面向现代自优化系统的基于集成体的建模抽象
机器学习
2023-09-13 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
在本文中,我们扩展了基于集成体的组件模型 DEECo,使其能够在自主组件集成体的建立与重配置中使用机器学习与优化启发式。我们展示了如何在模型层面刻画这些概念,并给出一个此类模型如何有益于建模工业 4.0 场景下访问控制相关问题的例子。我们认为,融入机器学习与优化启发式是现代智能系统的关键特征,这类系统需随时间学习并在运行时优化其行为以应对环境中的不确定性。
引用
@article{arxiv.2309.05823,
title = {Ensemble-based modeling abstractions for modern self-optimizing systems},
author = {Michal Töpfer and Milad Abdullah and Tomáš Bureš and Petr Hnětynka and Martin Kruliš},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05823},
year = {2023}
}
备注
This is the authors' version of the paper - M. T\"opfer, M. Abdullah, T. Bure\v{s}, P. Hn\v{e}tynka, M. Kruli\v{s}: Ensemble-Based Modeling Abstractions for Modern Self-optimizing Systems, in Proceedings of ISOLA 2022, Rhodes, Greece, pp. 318-334, 2022. The final authenticated publication is available online at https://doi.org/10.1007/978-3-031-19759-8_20