Fugu-MT 論文翻訳(概要): Safe Learning for Near Optimal Scheduling

論文の概要: Safe Learning for Near Optimal Scheduling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09253v2
Date: Tue, 13 Jul 2021 14:56:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 14:26:10.613364
Title: Safe Learning for Near Optimal Scheduling
Title（参考訳）: ほぼ最適スケジューリングのためのセーフラーニング
Authors: Damien Busatto-Gaston, Debraj Chakraborty, Shibashis Guha, Guillermo A. P\'erez, Jean-Fran\c{c}ois Raskin
Abstract要約: 我々のアルゴリズムは、1020以上の状態を持つマルコフ決定プロセス(MDP)を扱うことができる。我々はモンテカルロ木探索をアドバイスで拡張し、安全ゲームを用いて計算するか、最初期のデスラインファーストスケジューラを用いて取得する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31498833540989407
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we investigate the combination of synthesis, model-based learning, and online sampling techniques to obtain safe and near-optimal schedulers for a preemptible task scheduling problem. Our algorithms can handle Markov decision processes (MDPs) that have 1020 states and beyond which cannot be handled with state-of-the art probabilistic model-checkers. We provide probably approximately correct (PAC) guarantees for learning the model. Additionally, we extend Monte-Carlo tree search with advice, computed using safety games or obtained using the earliest-deadline-first scheduler, to safely explore the learned model online. Finally, we implemented and compared our algorithms empirically against shielded deep Q-learning on large task systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,プリエンプティブルタスクスケジューリング問題に対する安全・至近のスケジューラを得るために,合成,モデルベース学習,オンラインサンプリング技術の組み合わせについて検討する。我々のアルゴリズムは1020状態のマルコフ決定プロセス(mdps)を処理でき、それ以外は最先端の確率モデルチェッカーでは処理できない。モデルを学習するためのほぼ正しい(PAC)保証を提供します。さらに,モンテカルロ木探索を,安全ゲームを用いて計算したり,最初期のdeadline-firstスケジューラを用いて取得し,オンライン上で学習モデルを安全に探索する。最後に,大規模タスクシステムにおいて,遮蔽型深層q学習と実証的にアルゴリズムを実装し比較した。

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