Agent-based adaptation system for Service-Oriented Architectures using supervised learning
PBN-AR
Instytucja
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
EN
Czasopismo
Procedia Computer Science
ISSN
EISSN
1877-0509
Wydawca
Elsevier
Rok publikacji
2014
Numer zeszytu
Strony od-do
1057--1067
Numer tomu
29
Link do pełnego tekstu
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.78
Autorzy
(liczba autorów: 1)
Konferencja
Indeksowana w Scopus
tak
Indeksowana w Web of Science Core Collection
tak
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
ICCS 2014
Nazwa konferencji
14th Annual International Conference on Computational Science
Początek konferencji
2014-06-10
Koniec konferencji
2014-06-12
Lokalizacja konferencji
Cairns
Kraj konferencji
AU
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
Streszczenia
Język
EN
Treść
In this paper we propose an agent-based system for Service-Oriented Architecture self-adaptation. Services are supervised by autonomous agents which are responsible for deciding which service should be chosen for interoperation. Agents learn the choice strategy autonomously using supervised learning. In experiments we show that supervised learning (Naive Bayes, C4.5 and Ripper) allows to achieve much better efficiency than simple strategies such as random choice or round robin. What is also important, supervised learning generates a knowledge in a readable form, which may be analyzed by experts.
Cechy publikacji
original article
peer-reviewed
Inne
System-identifier
idp:088430
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych