Modeling and design monitor agent using layered control architecture
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A software agent is defined as an autonomous software entity that can interact with its environment. It is capable of responding to other agent and/or its environment to some degree. It has some degree of control over its internal state and actions based on its own model. The behavior of an agent has been described by BDI theory as a processing cycle. According to this theory we have developed the processing cycle with software feedback mechanism. Software feedback or loop-back control mechanism is capable acting without direct external intervention. A feedback mechanism continuously monitors the output of the system under control (the target system), compares the result against preset values (goals of the feedback control) and feeds the difference back to adjust the behavior of the target system in one processing cycle. This paper considers the modeling and design of a monitor agent with layered control architecture for autonomy and adaptation. The architecture consists three layers: schedule layer, optimization layer and regulator layer. The regulator layer utilizes software feedback and control methods in a process cycle, the optimization layer will help to adapt to the changing environment more precisely, the schedule layer generates the long-term goal for the agent. Also this paper gives a example of the agent for monitoring the mail server running Lotus Notes. Such sort of computing systems typically have two competitive control goals, namely: maximization of the throughput and minimization of the response time. A set of experimental results showing the effectiveness of the monitor agent for email server has been presented.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle