論文の概要: Ensemble-based modeling abstractions for modern self-optimizing systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05823v1
- Date: Mon, 11 Sep 2023 21:01:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 15:10:18.965492
- Title: Ensemble-based modeling abstractions for modern self-optimizing systems
- Title(参考訳): 現代自己最適化システムのためのアンサンブルに基づくモデリング抽象化
- Authors: Michal T\"opfer, Milad Abdullah, Tom\'a\v{s} Bure\v{s}, Petr
Hn\v{e}tynka, Martin Kruli\v{s}
- Abstract要約: アンサンブルに基づくコンポーネントモデルDEECoを拡張して,コンポーネントアンサンブルの確立と再構成に機械学習と産業最適化を活用する。
機械学習と最適化は、時間とともに学習し、実行時に動作を最適化し、環境の不確実性に対処する、現代のスマートシステムにとって重要な機能である、と私たちは主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we extend our ensemble-based component model DEECo with the
capability to use machine-learning and optimization heuristics in establishing
and reconfiguration of autonomic component ensembles. We show how to capture
these concepts on the model level and give an example of how such a model can
be beneficially used for modeling access-control related problem in the
Industry 4.0 settings. We argue that incorporating machine-learning and
optimization heuristics is a key feature for modern smart systems which are to
learn over the time and optimize their behavior at runtime to deal with
uncertainty in their environment.
- Abstract(参考訳): 本稿では,我々のアンサンブルに基づくコンポーネントモデルDEECoを拡張し,自律的コンポーネントアンサンブルの確立と再構成において機械学習と最適化ヒューリスティックスを活用する。
我々は、これらの概念をモデルレベルで捉える方法を示し、そのようなモデルが業界4.0の設定におけるアクセス制御関連の問題をモデリングするのにどのように役立つかを示す。
機械学習と最適化のヒューリスティックスの導入は、時間とともに学習し、実行時の動作を最適化し、環境の不確実性に対処する、現代のスマートシステムにとって重要な機能であると主張する。
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