En 21 día(s), 12 hora(s) y 6 minuto(s): El Repositorio Institucional UNAL informa a la comunidad universitaria que, con motivo del periodo de vacaciones colectivas, el servicio de publicación estará suspendido: Periodo de cierre: Del 20 de diciembre al 18 de enero de 2026. Sobre los depósitos: Durante este tiempo, los usuarios podrán continuar realizando el depósito respectivo de sus trabajos en la plataforma. Reanudación: Una vez reiniciadas las actividades administrativas, los documentos serán revisados y publicados en orden de llegada.

Termites system with self-healing based on autonomic computing

Cargando...
Miniatura

Director

Document language:

Español

Fecha

Título de la revista

ISSN de la revista

Título del volumen

Documentos PDF

Resumen

Esta tesis presenta un mecanismo de auto-recuperación de programas en un entorno de termitas (agentes) que buscan alimento. Se definen fallas para los actuadores de movimiento y para los programas de termita. Utilizando conceptos de juegos de lenguaje y computación evolutiva las termitas tienen suficiente información para determinar si sus actuadores o programas estan fallando. Cada termita, es capaz de identificar sus propias fallas, basada en los diagnósticos dados por otras. Resultados experimentales, muestran que el trabajo propuesto construye un conjunto de preguntas de diagnóstico muy específicas a partir de interacciones locales, permitiendo al sistema diagnosticar más de un tipo de falla al mismo tiempo, mientras el número de preguntas de diagnóstico se reduce. Para los programas de termita, se almacenan los resultados de los diagnósticos como un ranking de posibles líneas de código faltante y se inducen mutaciones en el código. Con el tiempo, los programas de las termitas son reparados obteniendo auto-recuperación como una propiedad emergente de las interacciones locales entre las termitas. / Abstract. This thesis presents a mechanism of programs self-healing in an environment of termites (agents) looking for food. Failures are defined for movement actuators and termite programs. By using language games and evolutionary computing concepts, termites have enough information to determine if their actuators or programs are failing. Each termite is able to identify its own failures based on the diagnosis given by others. Experimental results show that the proposed approach builds a set of very specific diagnosis questions from local interactions, allowing the system to diagnose more than one type of failure at the same time while the accounted number of diagnosis questions is reduced. For the termite programs, a ranking of possible missing code lines is stored and mutations are induced on the code. With the time, the termite programs are repaired and self-healing is obtained as an emergent property from local interactions between termites.

Abstract

Descripción

Palabras clave

Citación