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Enregistrement W2161741201 · doi:10.1109/icpads.2007.4447767

Ants vs. faults: A swarm intelligence approach for diagnosing distributed computing networks

2007· article· en· W2161741201 sur OpenAlexaff
Mourad Elhadef, Amiya Nayak, Ni Zeng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwarm intelligenceComputer scienceNode (physics)Swarm behaviourAnt colonySet (abstract data type)Fault (geology)Identification (biology)Ant colony optimization algorithmsComputational intelligenceDistributed computingFault toleranceArtificial intelligenceAlgorithmParticle swarm optimizationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although much is known about the nature of testing structures for t-diagnosable systems, the problem of efficiently identifying the set of faulty units of a system in which the fault situation is known to be diagnosable remains an outstanding research issue. In this paper, we propose and evaluate an approach, based on swarm intelligence, to identify the set of faulty units in diagnosable systems. We consider t-diagnosable systems under the PMC model, where each node is capable of testing a particular subset of the other nodes in the system. We show that the ant-colony- based fault diagnosis algorithm is efficient, in that, it is able to diagnose a faulty situation in very short periods of time even if the number of faults is around the bound t, and with very few number of ants. The simulation results show that the new adaptive fault identification approach constitutes an addition to existing diagnosis algorithms.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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