Agentes inteligentes de escalonamento

• Processo: 96/11200-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 1997
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2000
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Juan Manuel Adán Coello
• Beneficiário: Juan Manuel Adán Coello
• Instituição Sede: Instituto de Informática. Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUC-CAMP). Campinas , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 99/10602-9 - Um sistema de escalonamento de processos baseado em casos e busca heurística: reestruturação e avaliação, BP.IC
• Assunto(s): Inteligência artificial Agentes inteligentes Problemas de escalonamento Escalonamento multidimensional Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agentes Inteligentes | Busca Heuristica | Escalonamento | Inducao De Regras | Inteligencia Artificial | Raciocinio Baseado Em Casos
• Publicação FAPESP: https://media.fapesp.br/bv/uploads/pdfs/Investindo...pesquisadores_225_178_178.pdf

Resumo

Os problemas de escalonamento de interesse prático são, em sua maioria, NP-completos, sendo usualmente resolvidos empregando algoritmos de busca heurística. A determinação de heurísticas apropriadas é um problema complexo, geralmente tratado ad hoc, que requer a identificação das dimensões do problema mais relevantes para o objetivo perseguido. Este trabalho propõe-se a estudar de que modo técnicas de aprendizado de máquina podem ser empregadas para a identificação dessas dimensões. As técnicas de aprendizado de máquinas serão combinadas com um algoritmo de busca heurística para a criação de um agente de escalonamento capaz de aprender a partir de suas experiências. Para validar a abordagem, será construído o protótipo de um agente de agendamento de reuniões de grupos de pessoas. (AU)