Publication
Auto-parametrização de meta-heurísticas para escalonamento dinâmico
| dc.contributor.author | Pereira, Ivo | |
| dc.contributor.author | Madureira, Ana Maria | |
| dc.date.accessioned | 2013-05-10T10:33:42Z | |
| dc.date.available | 2013-05-10T10:33:42Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.date.updated | 2013-04-23T11:05:56Z | |
| dc.description.abstract | Este artigo aborda o problema da parametrização de Técnicas de Optimização Inspiradas na Biologia (BIT - Biological Inspired Optimization Techniques), também conhecidas como Meta-heurísticas, considerando a importância que estas técnicas têm na resolução de situações de mundo real, sujeitas a perturbações externas. É proposto um módulo de aprendizagem com o objectivo de permitir que um Sistema Multi-Agente (SMA) para Escalonamento seleccione automaticamente uma Metaheurística e escolha a parametrização a usar no processo de optimização. Para o módulo de aprendizagem foi usado o Raciocínio baseado em Casos (RBC), permitindo ao sistema aprender a partir da experiência acumulada na resolução de problemas similares. Através da análise dos resultados obtidos é possível concluir acerca das vantagens da sua utilização. | por |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/1541 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.subject | Auto-parametrização | por |
| dc.subject | Raciocínio baseado em casos | por |
| dc.subject | Meta-heurísticas | por |
| dc.subject | Sistema multi-agente | por |
| dc.subject | Escalonamento | por |
| dc.title | Auto-parametrização de meta-heurísticas para escalonamento dinâmico | por |
| dc.type | conference object | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.citation.conferencePlace | Coimbra, Portugal, 2010 | por |
| oaire.citation.title | 5th Workshop on Applications of Computational Intelligence - WACI’10 | por |
| person.familyName | Pereira | |
| person.familyName | Madureira | |
| person.givenName | Ivo | |
| person.givenName | Ana Maria | |
| person.identifier.ciencia-id | 3E18-2D4C-0E14 | |
| person.identifier.ciencia-id | 7F1D-5AF2-A101 | |
| person.identifier.orcid | 0000-0001-5440-3225 | |
| person.identifier.orcid | 0000-0002-0264-4710 | |
| person.identifier.rid | N-1713-2016 | |
| person.identifier.rid | AAH-1056-2021 | |
| person.identifier.scopus-author-id | 36675461900 | |
| person.identifier.scopus-author-id | 8634629500 | |
| rcaap.rights | openAccess | por |
| rcaap.type | conferenceObject | por |
| relation.isAuthorOfPublication | 097b47eb-e9f1-40cb-9fe3-ca46efc578cb | |
| relation.isAuthorOfPublication | cd5e5eb7-cf63-48c6-b6b9-a9db2fedebab | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | cd5e5eb7-cf63-48c6-b6b9-a9db2fedebab |