This HTML5 document contains 43 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n20http://localhost/temp/predkladatel/
n10http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n11https://schema.org/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03142518%21RIV09-MSM-21230___/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n15http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03142518%21RIV09-MSM-21230___
rdf:type
n14:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Článek navrhuje a popisuje metodu pro skupinové učení v multi-agentních systémech. Metoda je založena na logických reprezentacích a staví na dvou hlavních komponentách: (1) skupině učebních operací vycházejících z induktivního logického programování (ILP) a (2) souboru komunikačních strategií pro sdílení získané znalosti. Na základě těchto dvou komponent je navrženo několik skupinových učících algoritmů lišících se kvalitou učení, výpočetními a komunikačními nároky a práci s privátní znalostí jednotlivých agentů. Navržená metoda byla implementována jako softwarový modul, jenž může být integrován do řídící smyčky agenta. Metoda byla experimentálně ověřena a vyhodnocena na simulovaném logistickém scénaři, ve kterém se týmy obchodujících agentů učí vlastností prostředí a tím optimalizují svou činnost. Adaptability is a fundamental property of any intelligent system. In this paper, we present how adaptability in multi-agent systems can be implemented by means of collaborative logic-based learning. The proposed method is based on two building blocks: (1) a set of operations centred around inductive logic programming for generalizing agents' observations into sets of rules, and (2) a set of communication strategies for sharing acquired knowledge among agents in order to improve the collaborative learning process. Using these modular building blocks, several learning algorithms can be constructed with different trade-offs between the quality of learning, computation and communication requirements, and the disclosure of the agent's private information. The method has been implemented as a modular software component that can be integrated into the control loop of an intelligent agent. Adaptability is a fundamental property of any intelligent system. In this paper, we present how adaptability in multi-agent systems can be implemented by means of collaborative logic-based learning. The proposed method is based on two building blocks: (1) a set of operations centred around inductive logic programming for generalizing agents' observations into sets of rules, and (2) a set of communication strategies for sharing acquired knowledge among agents in order to improve the collaborative learning process. Using these modular building blocks, several learning algorithms can be constructed with different trade-offs between the quality of learning, computation and communication requirements, and the disclosure of the agent's private information. The method has been implemented as a modular software component that can be integrated into the control loop of an intelligent agent.
dcterms:title
Skupinové učení s logickými reprezentacemi Collaborative Learning with Logic-Based Models Collaborative Learning with Logic-Based Models
skos:prefLabel
Collaborative Learning with Logic-Based Models Skupinové učení s logickými reprezentacemi Collaborative Learning with Logic-Based Models
skos:notation
RIV/68407700:21230/08:03142518!RIV09-MSM-21230___
n3:aktivita
n12:Z
n3:aktivity
Z(MSM6840770038)
n3:dodaniDat
n15:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n18:4394674 n18:2490013 n18:7332327
n3:druhVysledku
n4:C
n3:duvernostUdaju
n16:S
n3:entitaPredkladatele
n13:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
360347
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/08:03142518
n3:jazykVysledku
n5:eng
n3:klicovaSlova
intelligent system; logic-based learning
n3:klicoveSlovo
n9:intelligent%20system n9:logic-based%20learning
n3:kontrolniKodProRIV
[6C1E0810EA5F]
n3:mistoVydani
Heidelberg
n3:nazevZdroje
Adaptive Agents and Multi-Agent Systems III. Adaptation and Multi-Agent Learning
n3:obor
n17:JC
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetStranKnihy
255
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:rokUplatneniVysledku
n15:2008
n3:tvurceVysledku
Tožička, Jan Jakob, Michal Pěchouček, Michal
n3:zamer
n8:MSM6840770038
s:numberOfPages
15
n10:hasPublisher
Springer-Verlag
n11:isbn
978-3-540-77947-6
n20:organizacniJednotka
21230