| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Multi-Agent Learning and Adaptation in an Information Filtering Market (PDF, 487 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Ferguson, I.A.; Rechercher : Karakoulas, G.J. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Proceedings of the AAAI Spring Symposium on Adaptation, Co-evolution and Learning in Multiagent Systems, March 25-27, 1996., Stanford University, California, USA |
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| Résumé | Cet article présente un modèle adaptatif de coordination multi-agent basé sur la métaphore des marchés économiques. Ce modèle a servi à développer SIGMA, système de filtrage des nouvelles Usenet qui peut s'adapter à la nature non stationnaire et partiellement observable de la tâche de filtrage de l'information en cours. SIGMA intègre un certain nombre de techniques différentes d'adaptation et d'apprentissage, y compris l'apprentissage par renforcement, l'ajustement des prix des soumissions et la rétroaction pertinente. Certains aspects de ces éléments sont discutés ci-après. |
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| Date de publication | 1996 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 39186 |
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| Numéro NPARC | 8914416 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 2ccd226c-fe2d-4f63-a488-cbc3ec0e8b45 |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-03-20 |
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