Vi studerar processen med multi-agent förstärkning lärande i samband med lastbalansering i ett distribuerat system, utan användning av antingen central samordning eller explicit kommunikation. Vi rst de ne en exakt ram för att studera adaptiv belastningsbalansering, av vilka viktiga drag är dess stokastiska natur och den rent lokala information som är tillgänglig för enskilda agenter. Med tanke på denna ram, visar vi lysande resultat på samspelet mellan grundläggande adaptiva beteendeparametrar och deras eekt på systemeffektivitet. Vi undersöker sedan egenskaperna hos adaptiv belastningsbalansering i heterogena populationer, och tar upp frågan om prospektering kontra exploatering i detta sammanhang. Slutligen visar vi att naiv användning av kommunikation kanske inte förbättras och till och med skadar systemets eektivitet.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF utforska problemet utrymme för adaptiv belastning balansering med hjälp av förstärkning inlärningstekniker.
Adaptive Load Balancing: A Study in Multi-Agent Learning
{'venue': 'Journal of Artificial Intelligence Research, Vol 2, (1995), 475-500', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}