Towards adaptive policy-based management
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
The use of learning, in particular reinforcement learning, has been explored in the context of policy-driven autonomic management as a means of aiding decision making. In this context, the autonomic manager “learns” a model about what actions to take, for example, in certain situations. However, when the set of policies changes, the model is typically discarded or, if used, may yield misleading information. In contrast, this paper presents an approach for “re-using” past knowledge - by transforming a model learned from the use of one set of active policies to a new model when those policies change. This means that some of the “learned” knowledge can be utilized within the new environment. This is possible because our approach to modeling learning and adaptation is dependent only on the structure of the policies. Consequently, changes to policies can be mapped onto transformations specific to the model derived from the use of those policies. In this paper, we describe the model construction and policy modifications and elaborate, with a detailed case study, on how such changes could alter the currently learned model. Our analysis of the different kinds of policy modifications also suggest that, in most cases, most of the learned model can still be reused. This can significantly accelerate the learning process, essentially improving the overall quality of service, as the results presented in this paper demonstrate.
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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 | 0,001 | 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