論文の概要: Online Algorithms with Multiple Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03921v1
• Date: Sun, 8 May 2022 17:33:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-11 03:24:24.331357
• Title: Online Algorithms with Multiple Predictions
• Title（参考訳）: 複数の予測付きオンラインアルゴリズム
• Authors: Keerti Anand, Rong Ge, Amit Kumar, Debmalya Panigrahi
• Abstract要約: 本稿では,複数の機械学習予測を付加したオンラインアルゴリズムについて検討する。 我々のアルゴリズムは、オンラインアルゴリズムの古典的ポテンシャルに基づく分析に予測の利用を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.803569868141647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies online algorithms augmented with multiple machine-learned predictions. While online algorithms augmented with a single prediction have been extensively studied in recent years, the literature for the multiple predictions setting is sparse. In this paper, we give a generic algorithmic framework for online covering problems with multiple predictions that obtains an online solution that is competitive against the performance of the best predictor. Our algorithm incorporates the use of predictions in the classic potential-based analysis of online algorithms. We apply our algorithmic framework to solve classical problems such as online set cover, (weighted) caching, and online facility location in the multiple predictions setting. Our algorithm can also be robustified, i.e., the algorithm can be simultaneously made competitive against the best prediction and the performance of the best online algorithm (without prediction).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の機械学習予測を用いたオンラインアルゴリズムについて検討する。 単一の予測で拡張されたオンラインアルゴリズムは近年広く研究されているが、複数の予測設定の文献は乏しい。 本稿では,最適予測器の性能と競合するオンラインソリューションを得るための,複数の予測による問題を網羅する汎用的なアルゴリズムフレームワークを提案する。 我々のアルゴリズムは、オンラインアルゴリズムの古典的ポテンシャルに基づく分析に予測の利用を取り入れている。 我々は,オンライン・セット・カバーや(重み付けされた)キャッシュ,オンライン施設位置といった古典的な問題を解決するために,アルゴリズム・フレームワークを適用した。 アルゴリズムは、最も優れた予測と(予測なしで)最高のオンラインアルゴリズムのパフォーマンスとを同時に競合させることができる。

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