Towards Data-Driven Hybrid Composition of Data Mining Multi-agent Systems

0328423 - ÚI 2010 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Neruda, Roman
Towards Data-Driven Hybrid Composition of Data Mining Multi-agent Systems.
[Hybridní kompozice multiagentních systémů pro data mining řízená daty.]
Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing. Berlin: Springer, 2009 - (Lee, R.; Ishii, N.), s. 271-281. Studies in Computational Intelligence, 209. ISBN 978-3-642-01202-0.
[SNPD 2009. ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel/Distributed Computing /10./. Daegu (KR), 27.05.2009-29.05.2009]
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0567
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: data mining * multi-agent systems * artificial intelligence
Kód oboru RIV: IN - Informatika

The approach of solving data mining tasks by a collection of cooperating agents can profit from modularity, interchangeable components, distributed execution, and autonomous operation. The problem of automatic configuration of agent collections is studied in this paper. A solution combining logical resolution system and evolutionary algorithm is proposed and demonstrated on a simple example.

Přístup k řešení problémů data miningu pomocí skupin kooperujících agentů má následující výhody: modularitu, zaměnitelné komponenty, distribuované spouštění a autonomní operace. V této práci řešíme problém automatické konfigurace skupin agentů. Návrh řešení pracuje s kombinací logického rezolučnícho systému a evolučního algoritmu, a je otestován na jednoduché příkladové studii.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0174740