Страница публикации

Обучение агентов на основе параметрической настройки их алгоритмов управления распределенными вычислениями

Авторы: Бычков И.В., Феоктистов А.Г., Сидоров И.А., Еделев А.В., Горский С.А., Костромин Р.О.

Журнал: Сб. тр. IV Междунар. конф. и молодежной школы "Информ. технологии и нанотехнологии" (24-27 апреля 2018г., Самара)

Том:

Номер:

Год: 2018

Отчётный год: 2018

Издательство: Предприятие "Новая техника"

Местоположение издательства: Самара

URL:

Проекты:

Технологии разработки проблемно-ориентированных самоорганизующихся мультиагентных систем группового управления: методы, инструментальные средства, приложения (0348-2016-0003)АААА-А17-117032210078-4

DOI:

Аннотация: Рассматривается актуальная проблема машинного обучения в системе мультиагентного управления распределенными вычислениями. Предлагается новый подход к обучению агентов управления потоками заданий масштабируемых приложений в гетерогенной распределенной вычислительной среде, в которой высокопроизводительные кластеры являются основными ее компонентами. Приложения поддерживают многовариантные расчеты, а их задания выполняются в среде виртуальных машин, организуемой с помощью специализированных инструментальных средств. Предложенный подход в отличие от известных базируется на интегрированном применении методов классификации заданий и параметрической настройки алгоритмов функционирования агентов. В процессе обучения агентов используются экспертные знания администраторов узлов вычислительной среды. Особенности и преимущества предложенного подхода демонстрируются на примере решения сложной практической задачи исследования развития топливно-энергетического комплекса России с позиции энергетической безопасности.

Индексируется WOS: Нет

Индексируется Scopus: Нет

Индексируется УБС: Нет

Индексируется РИНЦ: Да

Индексируется ВАК: Нет

Индексируется CORE: Нет

Публикация в печати: 0