Markov変調レストレスバンディットの漸近最適制御【JST・京大機械翻訳】

Duran Santiago; Verloop Ina Maria

文献

J-GLOBAL ID：202002245039646793 整理番号：20A1799785

Markov変調レストレスバンディットの漸近最適制御【JST・京大機械翻訳】

Asymptotic Optimal Control of Markov-Modulated Restless Bandits

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号： SIGMETRICS ’18 ページ： 44-46 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

本論文では,変化する条件に対する最適制御を検討した。これは,それが実際に多くの状況で発生するので,最近多くの注目を受けた領域である。いくつかのアプリケーションは,変動到着率を有するクラウドコンピューティングシステムまたは電力意識システムまたは無線ダウンリンクチャネルで遭遇する時変容量である。これを研究するために,著者らは,活動のスケジューリングをモデル化するための強力な確率的最適化フレームワークであると証明されている,無静止帯域モデルに焦点を合わせた。本論文は,静止帯域が変化条件を受けるとき,その最適制御の第一段階である。帯域の集団を大規模に成長させ,環境変化を比較的速く設定することによって得られる漸近領域における無静止帯域問題を考察した。漸近的に最適である政策に対する十分条件を提示し,一連の優先政策がこれらを満たすことを示した。指数性仮定の下で,Whitle指数政策の平均バージョンは,漸近最適政策のこのセット内にあることを証明した。平均Whitle指数政策の性能をマルチクラススケジューリング問題に対して数値的に評価した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般

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