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J-GLOBAL ID：201702210506157934   整理番号：17A0887946

確率ネットワーク最適化へのデータ駆動アプローチ【Powered by NICT】

A data-driven approach to stochastic network optimization

著者 (5件)： Chen Tianyi (Departments of ECE and DTC, University of Minnesota) ,  Mokhtari Aryan (Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania) ,  Wang Xin (Department of CSE and Key Lab for Inf. Sci. of EMW (MoE), Fudan University) ,  Ribeiro Alejandro (Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania) ,  Giannakis Georgios B. (Departments of ECE and DTC, University of Minnesota)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GlobalSIP  ページ： 510-514  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 待ち行列安定性を受ける長期ネットワーク資源割当問題を考察した。動的問題を静的第一確率的計画法として再定式化した。得られた静的プログラミングを解決するために,著者らはoppose無限次元を持つことを主問題への有限数の変数を含むその双対問題を研究した。経験的リスク最小化としての二重確率的最適化を定式化することにより開発した新しいオンラインフレームワーク。期待における最適二重議論に収束する直線的にバッチ訓練のためのオフライン方式を提案した。オフライン法は,高い確率で適応訓練集合の統計的精度に収束する成功するオンライン設定に拡張した。を理論的におよび数値的に新規な方法は,既存のネットワーク最適化方式の遅延と収束性を大幅に改善できることを確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロット ,  確率的計画法 ,  双対問題 ,  割当問題 ,  *定式化 ,  適応訓練 ,  計算機プログラミング ,  動的問題 ,  待ち行列
準シソーラス用語： オンライン ,  オフライン ,  確率的最適化 ,  ネットワーク資源 ,  *ネットワーク最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率 ,  ネットワーク最適化 ,  データ駆動