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J-GLOBAL ID：202102229595240775   整理番号：21A0738997

強化学習に基づくWebサービス計測タスク割当方法【JST・京大機械翻訳】

Web Service Crowdtesting Task Assignment Approach Based on Reinforcement Learning

著者 (4件)： Tang Wenjun (大連海事大学信息科学技術学院 遼寧 大連 116026) ,  Zhang Jiali (大連海事大学信息科学技術学院 遼寧 大連 116026) ,  Chen Rong (大連海事大学信息科学技術学院 遼寧 大連 116026) ,  Guo Shikai (大連海事大学信息科学技術学院 遼寧 大連 116026)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 47  号： 3  ページ： 54-60  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テストタスクを如何にして適切な人員に割り当てるかは,より低いコストでより良いテスト結果を得るのに,重要な問題である。本論文では,CWSのタスク割当問題をMarkov決定過程に基づく問題としてモデル化し,DeepQNetworkを用いて学習と実時間オンライン試験タスクを割り当てた。この強化学習に基づく方法をWTA-Cと名づけた。そのほか、本文では、従業員がタスクを執行する歴史時間に基づき、統計条件確率により、試験労働者がタスク期限内にタスクを完成する確率を計算し、それを労働者の評判値として、労働者の品質を反映させ、毎回派遣完了後に、労働者の評判値を更新する。実験結果は,WTA-Cが,試験タスクの「品質-コスト」トレードオフと作業員信頼性の保証において,他の発見的方策に基づくリアルタイム割当方式より優れ,そして,各発見的方策の18%以上を割り当てることを示した。その結果,CWSの構造と環境特性に良く適応できることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  労働者 ,  *強化学習 ,  *Webサービス
準シソーラス用語： 委託派遣 ,  従業員 ,  Markov決定過程 ,  *タスク割当 ,  実時間 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  Webサービス ,  計測 ,  タスク割当