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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2006.tde-05092006-130307
Documento
Autor
Nome completo
João Vitor Torres
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Banca examinadora
Cozman, Fabio Gagliardi (Presidente)
Barros, Leliane Nunes de
Miyagi, Paulo Eigi
Título em português
Representações compactas para processos de decisão de Markov e sua aplicação na adminsitração de impressoras.
Palavras-chave em português
administração de impressoras
inteligência artificial
processos de decisão de Markov
Resumo em português
Os Processos de Decisão de Markov (PDMs) são uma importante ferramenta de planejamento e otimização em ambientes que envolvem incertezas. Contudo a especificação e representação computacional das distribuições de probabilidades subjacentes a PDMs é uma das principais dificuldades de utilização desta ferramenta. Este trabalho propõe duas estratégias para representação destas probabilidades de forma compacta e eficiente. Estas estratégias utilizam redes Bayesianas e regularidades entre os estados e as variáveis. As estratégias apresentadas são especialmente úteis em sistemas onde as variáveis têm muitas categorias e possuem forte inter-relação. Além disso, é apresentada a aplicação destes modelos no gerenciamento de grupos de impressoras (um problema real da indústria e que motivou o desenvolvimento do trabalho) permitindo que estas atuem coletiva e não individualmente. O último tópico discutido é uma análise comparativa da mesma aplicação utilizando Lógica Difusa.
Título em inglês
Compact representations of Markov decision processes and their application to printer management.
Palavras-chave em inglês
artificial intelligence
Markov decision processes
printer management
Resumo em inglês
Markov Decision Processes (MDPs) are an important tool for planning and optimization in environments under uncertainty. The specification and computational representation of the probability distributions underlying MDPs are central difficulties for their application. This work proposes two strategies for representation of probabilities in a compact and efficient way. These strategies use Bayesian networks and regularities among states and variables. The proposed strategies are particularly useful in systems whose variables have many categories and have strong interrelation. This proposal has been applied to the management of clusters of printers, a real problem that in fact motivated the work. Markov Decision Processes are then used to allow printers to act as a group, and not just individually. The work also presents a comparison between MDPs and Fuzzy Logic in the context of clusters of printers.
 
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DissertacaoJVTorres.pdf (735.27 Kbytes)
Data de Publicação
2006-09-14
 
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