فایل ورد کامل ادغام فرآیند گاوسی با یادگیری تقویتی برای ترکیب تطبیقی خدمات

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ادغام فرآیند گاوسی با یادگیری تقویتی برای ترکیب تطبیقی خدمات،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۸ صفحه

ترکیب خدمات یک الگوی نرم افزاری قدرتمند برای ساخت برنامه های با ارزش و پیچیده ارائه می دهد و برای این منظور یک معماری خدمات گرا را معرفی می کند. با این حال تغییرات مکرر در محیط های داخلی و خارجی به انطباق راه حل های ترکیبی نیاز دارد. در همین حال، الزامات پیچیده ی کاربران و رشد سریع فضای ترکیبی به مسئله ی مقیاس پذیری منجر شد. برای پرداختن به این چالش های کلیدی، ما یک طرح ترکیب خدمات معرفی می کنیم که فرآیندهای گاوسی را با یادگیری تقویتی می آمیزد تا ترکیب خدمات ترکیبی به دست آید. این روش از تقریب تابع هسته استفاده می کند تا توزیع مقدار تابع هدف را با استفاده از مهارت های ارتباطی قوی و قابلیت های تعمیم دهی پیش بینی کند و برای این منظور از الگوریتم های Q یادگیری بدون سیاست استفاده می کند. نتایج تجربی نشان میدهند که روش ما از راه حل یادگیری Q استاندارد برای ترکیب خدمات بهتر عمل می کند.

عنوان انگلیسی:

Integrating Gaussian Process with Reinforcement Learning for Adaptive Service Composition

~~en~~ writers :

Hongbing Wang

Service composition offers a powerful software paradigm to
build complex and value-added applications by exploiting a service oriented architecture. However, the frequent changes in the internal and
external environment demand adaptiveness of a composition solution.
Meanwhile, the increasingly complex user requirements and the rapid
growth of the composition space give rise to the scalability issue. To
address these key challenges, we propose a new service composition
scheme, integrating gaussian process with reinforcement learning for
adaptive service composition. It uses kernel function approximation to
predict the distribution of the objective function value with strong communication skills and generalization ability based on an off-policy
Q-learning algorithm. The experimental results demonstrate that our
method clearly outperforms the standard Q-learning solution for service
composition.

$$en!!