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Título: USING REINFORCEMENT LEARNING ON WEB PAGES REVISITING PROBLEM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EUGENIO PACELLI FERREIRA DIAS JUNIOR

Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - Orientador
Número do Conteúdo: 19637
Catalogação:  14/06/2012 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19637@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19637@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19637

Resumo:
In the Internet, the information we desire is usually spread over different locations. For some applications, it is necessary to maintain local copies of this information. Keeping consistency as well as freshness of a data base, or more specifically a set of internet web pages, is a task systematically studied. An approach to this problem is the use of reinforcement learning techniques, using dynamic programming and stochastic analysis to obtain a good rescheduling policy for the web pages copies. This work is proposed to validate the use of reinforcement learning techniques over this problem, as well as finding features of the problem useful to model the developed solution.

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