未知環境における効率的なペアリング:最小観測とTSPベース最適化【JST・京大機械翻訳】

Fujita Naoki; Chauvet Nicolas; Roehm Andre; Horisaki Ryoichi; Li Aohan; Hasegawa Mikio; Naruse Makoto

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215033308222 整理番号：22P0308864

未知環境における効率的なペアリング:最小観測とTSPベース最適化【JST・京大機械翻訳】

Efficient Pairing in Unknown Environments: Minimal Observations and TSP-based Optimization

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

与えられた集合からの最大互換性を持つペアシーケンスの創製は,情報や通信技術を含む様々なアプリケーションにおける最も重要な課題の一つである。しかし,可能なペアリングの数は,エンティティの数の関数として二重要因順序で表され,全体的報酬を最大化する最適ペアリングを見つける困難さを明らかにした。一方,非直交多重アクセス(NOMA)におけるユーザペアリングのような実世界システムにおいて,ペアリングはしばしば動的に変化する環境において高速に実行する必要がある。したがって,環境の効率的認識と,高い報酬ペアリングの発見は非常に要求されている。本論文では,要素間の互換性を認識するための効率的なペアリングアルゴリズムを示し,高い全適合性を与えるペアリングを見つける。提案したペアリング戦略は2つの相から成る。第1は観測フェーズであり,そこでは,要素間の互換性情報が報酬の和だけを観察することによって得られる。最小観察で全ての互換性情報を得ることを可能にする効率的な戦略を示した。これらの条件下での観察の最小数も数学的証明と共に議論した。第2は組合せ位相であり,それによって大きな全報酬とのペアリングが発見的に決定される。ペアリング問題を,Pairing-TSPと呼ぶ3層グラフ構造における巡回セールスマン問題(TSP)に変換した。Pairing-TSPを効率的に解く発見的アルゴリズムを示した。本研究は,NOMA,ソーシャルネットワークなどの実世界アプリケーションでの利用が期待される。【JST・京大機械翻訳】

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符号理論 , その他の情報処理

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