1 |
DRARS, A Dynamic Risk-Aware Recommender SystemBouneffouf, Djallel 19 December 2013 (has links) (PDF)
L'immense quantité d'information générée et gérée au quotidien par les systèmes d'information et leurs utilisateurs conduit inéluctablement ?a la problématique de surcharge d'information. Dans ce contexte, les systèmes de recommandation traditionnels fournissent des informations pertinentes aux utilisateurs. Néanmoins, avec la propagation récente des dispositifs mobiles (Smartphones et tablettes), nous constatons une migration progressive des utilisateurs vers la manipulation d'environnements pérvasifs. Le problème avec les approches traditionnelles de recommandation est qu'elles n'utilisent pas toute l'information disponible pour produire des recommandations. Davantage d'informations contextuelles pourraient être utilisées dans le processus de recommandation pour aboutir à des recommandations plus précises. Les systèmes de recommandations sensibles au contexte (CARS) combinent les caractéristiques des systèmes sensibles au contexte et des systèmes de recommandation an de fournir des informations personnalisées aux utilisateurs dans des environnements ubiquitaires. Dans cette perspective ou tout ce qui concerne l'utilisateur est dynamique, les contenus qu'il manipule et son environnement, deux questions principales doivent être adressées : i) Comment prendre en compte la dynamicité des contenus de l'utilisateur ? et ii ) Comment éviter d'être intrusif en particulier dans des situations critiques ?. En réponse ?a ces questions, nous avons développé un système de recommandation dynamique et sensible au risque appelé DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), qui modélise la recommandation sensible au contexte comme un problème de bandit. Ce système combine une technique de filtrage basée sur le contenu et un algorithme de bandit contextuel. Nous avons montré que DRARS améliore la stratégie de l'algorithme UCB (Upper Con dence Bound), le meilleur algorithme actuellement disponible, en calculant la valeur d'exploration la plus optimale pour maintenir un compromis entre exploration et exploitation basé sur le niveau de risque de la situation courante de l'utilisateur. Nous avons mené des expériences dans un contexte industriel avec des données réelles et des utilisateurs réels et nous avons montré que la prise en compte du niveau de risque de la situation de l'utilisateur augmentait significativement la performance du système de recommandation.
|
2 |
SCHEDULING AND CONTROL WITH MACHINE LEARNING IN MANUFACTURING SYSTEMSSungbum Jun (9136835) 05 August 2020 (has links)
Numerous optimization problems in production systems can be considered as decision-making
processes that determine the best allocation of resources to tasks over time to optimize one or more
objectives in concert with big data. Among the optimization problems, production scheduling and
routing of robots for material handling are becoming more important due to their impacts on
system performance. However, the development of efficient algorithms for scheduling or routing
faces several challenges. While the scheduling and vehicle routing problems can be solved by
mathematical models such as mixed-integer linear programming to find optimal solutions to smallsized problems, they are not applicable to larger problems due to the nature of NP-hard problems.
Thus, further research on machine learning applications to those problems is a significant step
towards increasing the possibilities and potentialities of field application. In order to create truly
intelligent systems, new frameworks for scheduling and routing are proposed to utilize machine
learning (ML) techniques. First, the dynamic single-machine scheduling problem for minimization
of total weighted tardiness is addressed. In order to solve the problem more efficiently, a decisiontree-based approach called Generation of Rules Automatically with Feature construction and Treebased learning (GRAFT) is designed to extract dispatching rules from existing or good schedules.
In addition to the single-machine scheduling problem, the flexible job-shop scheduling problem
with release times for minimizing the total weighted tardiness is analyzed. As a ML-based solution
approach, a random-forest-based approach called Random Forest for Obtaining Rules for
Scheduling (RANFORS) is developed to solve the problem by generating dispatching rules
automatically. Finally, an optimization problem for routing of autonomous robots for minimizing
total tardiness of transportation requests is analyzed by decomposing it into three sub-problems.
In order to solve the sub-problems, a comprehensive framework with consideration of conflicts
between routes is proposed. Especially to the sub-problem for vehicle routing, a new local search
algorithm called COntextual-Bandit-based Adaptive Local search with Tree-based regression
(COBALT) that incorporates the contextual bandit into operator selection is developed. The
findings from my research contribute to suggesting a guidance to practitioners for the applications
of ML to scheduling and control problems, and ultimately to lead the implementation of smart
factories.
|
Page generated in 0.0702 seconds