論文の概要: The Transient Cost of Learning in Queueing Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07817v3
- Date: Mon, 07 Apr 2025 14:22:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:05:33.654924
- Title: The Transient Cost of Learning in Queueing Systems
- Title（参考訳）: 待ち行列システムにおける学習の過渡的コスト
- Authors: Daniel Freund, Thodoris Lykouris, Wentao Weng,
- Abstract要約: キューシステムは、通信ネットワーク、医療、サービスシステムなどにおけるユースケースを備えた、広く適用可能なモデルです。
本稿では、パラメータの不確実性に起因する平均待ち時間長の最大増加を定量化するために、キューにおける学習の過渡コスト(TCLQ)を提案する。
そこで本研究では,Lyapunov と Bandit 分析を橋渡しし,幅広いアルゴリズムの保証を提供し,独立性のある TCLQ の統一解析フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.257386020315728
- License:
- Abstract: Queueing systems are widely applicable stochastic models with use cases in communication networks, healthcare, service systems, etc. Although their optimal control has been extensively studied, most existing approaches assume perfect knowledge of the system parameters. This assumption rarely holds in practice where there is parameter uncertainty, thus motivating a recent line of work on bandit learning for queueing systems. This nascent stream of research focuses on the asymptotic performance of the proposed algorithms but does not provide insight on the transient performance in the early stages of the learning process. In this paper, we propose the Transient Cost of Learning in Queueing (TCLQ), a new metric that quantifies the maximum increase in time-averaged queue length caused by parameter uncertainty. We characterize the TCLQ of a single-queue multi-server system, and then extend these results to multi-queue multi-server systems and networks of queues. In establishing our results, we propose a unified analysis framework for TCLQ that bridges Lyapunov and bandit analysis, provides guarantees for a wide range of algorithms, and could be of independent interest.
- Abstract（参考訳）: キューシステムは、通信ネットワーク、医療、サービスシステムなどにおけるユースケースを備えた、広く適用可能な確率モデルである。
最適制御は広く研究されているが、既存のほとんどの手法はシステムパラメータの完全な知識を前提としている。
この仮定は、パラメータの不確実性が存在する実例ではめったに成立しないため、待ち行列システムの帯域学習に関する最近の研究を動機付けている。
この初期の研究の流れは,提案アルゴリズムの漸近的性能に焦点が当てられているが,学習過程の初期段階における過渡的性能についての洞察は得られていない。
本稿では、パラメータの不確実性に起因する平均待ち時間長の最大増加を定量化する新しい指標であるTCLQ(Transient Cost of Learning in Queueing)を提案する。
我々は,TCLQを単一キューマルチサーバシステムの特徴付け,その結果をマルチキューマルチサーバシステムやキューのネットワークに拡張する。
そこで本研究では,Lyapunov と Bandit 分析を橋渡しし,幅広いアルゴリズムの保証を提供し,独立性のある TCLQ の統一解析フレームワークを提案する。
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