面向重配置的任意时刻诊断
人工智能
2021-02-22 v1 性能
摘要
许多领域需要可扩展的算法，以高效确定诊断结果，且常在预定时限内完成。任意时刻诊断（Anytime diagnosis）能够以这种方式确定解，因而在生产线调度、机器人控制和通信网络管理等实时场景中尤为有用，其中诊断与相应的重配置能力起着关键作用。任意时刻诊断在许多情况下伴随着诊断质量与诊断推理效率之间的权衡。本文介绍并分析了 FlexDiag，这是一种任意时刻直接诊断方法。我们使用来自特征模型领域的配置基准和来自汽车领域的工业配置知识库，就该算法的性能与诊断质量进行评估。结果表明，FlexDiag 有助于显著提升直接诊断搜索的性能，并在极小性与准确性方面伴随相应的质量权衡。
引用
@article{arxiv.2102.09880,
title = {Anytime Diagnosis for Reconfiguration},
author = {Alexander Felfernig and Rouven Walter and Jose A. Galindo and David Benavides and Seda Polat-Erdeniz and Muesluem Atas and Stefan Reiterer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09880},
year = {2021}
}
备注
Preprint, cite as: A. Felfernig. R. Walter, J. Galindo, D. Benavides, M. Atas, S. Polat-Erdeniz, and S. Reiterer. Anytime Diagnosis for Reconfiguration. Journal of Intelligent Information Systems, vol. 51, pp. 161-182, 2018