$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC |



Título: USING REINFORCEMENT LEARNING ON WEB PAGES REVISITING PROBLEM
Autor: EUGENIO PACELLI FERREIRA DIAS JUNIOR
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - ADVISOR
Nº do Conteudo: 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.

Descrição Arquivo
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS  PDF
CHAPTER 1  PDF
CHAPTER 2  PDF
CHAPTER 3  PDF
CHAPTER 4  PDF
CHAPTER 5  PDF
CHAPTER 6  PDF
REFERENCES  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui