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APRENDIZADO POR REFORÇO SOBRE O PROBLEMA DE REVISITAÇÃO DE PÁGINAS WEB

By EUGENIO PACELLI FERREIRA DIAS JUNIOR

Abstract

No ambiente da Internet, as informações que desejamos frequentemente encontram-se em diferentes localidades. Algumas aplicações, para funcionarem corretamente, precisam manter cópias locais de parte dessas informações. Manter a consistência e a atualidade de uma base de dados, mais especificamente um conjunto de cópias de páginas web, é uma tarefa que vem sendo sistematicamente estudada. Uma abordagem possível a esse problema é a aplicação de técnicas de aprendizado por reforço, que utiliza técnicas de programação dinâmica e análise estocástica para obter uma boa política de agendamento de atualizações das cópias de páginas web. O presente trabalho tem por finalidade validar o uso de técnicas de aprendizado por reforço no problema em questão, assim como encontrar aspectos do problema que possam ser úteis na modelagem da solução empregada.In the Internet, the information we desire is usually spread over different locations. For some applications, it is necessary to maintain local copies of this information. Keeping consistency as well as freshness of a data base, or more specifically a set of internet web pages, is a task systematically studied. An approach to this problem is the use of reinforcement learning techniques, using dynamic programming and stochastic analysis to obtain a good rescheduling policy for the web pages copies. This work is proposed to validate the use of reinforcement learning techniques over this problem, as well as finding features of the problem useful to model the developed solution

Topics: APRENDIZADO POR REFORCO, REINFORCEMENT LEARNING, APRENDIZADO DE MAQUINA, MACHINE LEARNING, ALGORITMO, ALGORITHM, OTIMIZAÇÃO E RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO
Publisher: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Year: 2012
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_PUC_RIO:oai:MAXWELL.puc-rio.br:19637
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