Fúze heterogenních modelů v sítích spolupracujících agentů
Fusion of heterogeneous models in agent networks
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Martin Šmíd
Vedoucí práce
Dedecius Kamil
Oponent práce
Sečkárová Vladimíra
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce se zabývá možnostmi zlepšení lokálních predikcí v agentních sítích pomocí sdílení informací se sousedními uzly. Agenti používají různé modely, v důsledku čehož je omezen typ informací, které si mohou vyměnit se sousedy. Je navrženo několik variant ke zlepšení predikce, některé z nich umožňují zahrnutí jistoty predikce. Varianty jsou následně implementovány a porovnány na simulovaných i reálných datech. This thesis looks into the ways of enhancing the local predictions in agent networks using the information shared by their neighbouring nodes. Agents locally employ different models, thus the diversity of information to share is limited. Multiple variants of improving the predictions are proposed, some of them taking the prediction certainty into consideration. These are then implemented and compared on both simulated and real-world data.
Kolekce
- Diplomové práce - 18105 [195]