Публикации
И.А. Чернов.
Многоагентный поиск на множестве: распределение усилий и оценка эффективности
// Математическая Теория Игр и ее Приложения, т. 12, в. 2. 2020. C. 110-121
Ключевые слова: добровольные вычисления, вычислительные сети, предсказание производительности, распределенный поиск
В статье рассматривается модель поиска на множестве, в
которой каждая точка является локацией для поиска ценных
объектов. Агенты, ведущие поиск с разной эффективностью,
распределяются по множеству, выбирая локации исходя из априорной перспективности каждой. Выбравшие одну и ту же локацию конкурируют между собой. Показано, что в свободных предположениях распределение агентов совпадает с априорной перспективностью. Это позволяет оценить удельный поток результатов, который постоянен на множестве. С целью более точного предсказания этого потока, зависящего от производительности отдельных агентов, предлагается политика заявок, успешное выполнение которых сулит награду. Рассмотрены случаи различных распределений неточности оценки агентом своей производительности и оценено отличие заявленной производительности от средней.
которой каждая точка является локацией для поиска ценных
объектов. Агенты, ведущие поиск с разной эффективностью,
распределяются по множеству, выбирая локации исходя из априорной перспективности каждой. Выбравшие одну и ту же локацию конкурируют между собой. Показано, что в свободных предположениях распределение агентов совпадает с априорной перспективностью. Это позволяет оценить удельный поток результатов, который постоянен на множестве. С целью более точного предсказания этого потока, зависящего от производительности отдельных агентов, предлагается политика заявок, успешное выполнение которых сулит награду. Рассмотрены случаи различных распределений неточности оценки агентом своей производительности и оценено отличие заявленной производительности от средней.
Индексируется в РИНЦ, РИНЦ (WS)
Многоагентный поиск на множестве: распределение усилий и оценка эффективности (109 Kb, скачиваний: 84)
Последние изменения: 23 декабря 2020