Agent Ordering and Nogood Repairs in Distributed Constraint Solving
Notice bibliographique
Résumé
The distributed constraint satisfaction problem is a general formalization used to represent problems in distributed multi-agent systems. A large body of problems in artificial intelligence and computer science can be easily formulated as distributed constraint satisfaction problems. In this thesis we study agent ordering, effects of no-goods, search efficiency and threshold repairing in distributed constraint satisfaction problems and its variants. A summary of contributions is as follows: 1. We present a new algorithm, Dynamic Agent Ordering. A distinctive feature of this algorithm is that it uses the degree of unsatisfiability as a guiding parameter to dynamically determine agent ordering during the search. We show through an empirical study that our algorithm performs better than the existing approaches. In our approach, the independence of agents is guaranteed and agents without neighbouring relationships can run concurrently and asynchronously. (Part of this work was published in the Australian Al Conference (80)). 2. We extend the Dynamic Agent Ordering algorithm by incorporating a novel technique called nogood repairing. This results in a dramatic reduction in the nogoods being stored, and communication costs. In an empirical study, we11 show that this approach outperforms an equivalent static ordering algorithm and a current state-of-the-art technique in terms of execution time, memory usage and communication cost. (Part of this work was published at FLAIRS Conference (81)). Further, we introduce a new algorithm, Over-constrained Dynamic Agent Ordering, that breaks new ground in handling multiple variables per agent in distributed over-constrained satisfaction problems. The algorithm also uses the degree of unsatisfiability as a measure for relaxing constraints, and hence as a way to guide the search toward the best optimal solution(s). By applying our Threshold Repair method, we can solve a distributed constraint satisfaction problem without knowing whether the problem is under- or over-constrained. In an experimental study, we show that the new algorithm compares favourably to an implementation of asynchronous weak commitment search adapted to handle over-constrained problems. (Part of this work was published at the Canadian AI conference (79)).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».