Notice bibliographique
Résumé
This paper examines a number of theoretical and practical issues concerning the use of decision-theoretic planning to implement agents in market-based systems. The markets considered here result from the decomposition of complex, intra-organizationai resource allocation problems such as manufacturing scheduling. Although these problems can be formulated as monolithic optimization problems, they tend to be much too large to solve in practice. Markets provide a means of decomposing large resource allocation problems and distributing the computation of a solution over many processors. An important precondition of efficient markets is agent-level rationality. Decision theoretic planning can be used to implement economic rationality and thus decision theoretic planning agents fit well into market-based approaches. The primary challenge in building decision theoretic planning agents is the size of the agent’s state space. Although marketbased decomposition results in agent-level problems that are much smaller than the original resource allocation problem, the price mechanism used to achieve independence of the agent-level problems requires that the agents plan over a large number of different resource contingencies. This requirement exacerbates the state space explosion that characterizes decision-theoretic planning. The application of state space reduction techniques such as structured dynamic programming and reachability analysis are shown to yield significant reductions in the effective size of the agent-level problems and thereby increase the applicability of decision theoretic planning techniques in market-based systems. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».