論文の概要: Contract Scheduling with Distributional and Multiple Advice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12485v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 19:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 16:54:13.330223
• Title: Contract Scheduling with Distributional and Multiple Advice
• Title（参考訳）: 分散および複数アドバイザによる契約スケジューリング
• Authors: Spyros Angelopoulos, Marcin Bienkowski, Christoph Dürr, Bertrand Simon,
• Abstract要約: これまでの研究によると、割り込み時間に関する予測は、契約ベースのシステムの性能を改善するのに役立ちます。 本稿では,予測が確率分布の形で行われる,より汎用的で現実的な学習強化設定の導入と研究を行う。 提案手法は,分布設定における誤差の予測に頑健であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.64065953072774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contract scheduling is a widely studied framework for designing real-time systems with interruptible capabilities. Previous work has showed that a prediction on the interruption time can help improve the performance of contract-based systems, however it has relied on a single prediction that is provided by a deterministic oracle. In this work, we introduce and study more general and realistic learning-augmented settings in which the prediction is in the form of a probability distribution, or it is given as a set of multiple possible interruption times. For both prediction settings, we design and analyze schedules which perform optimally if the prediction is accurate, while simultaneously guaranteeing the best worst-case performance if the prediction is adversarial. We also provide evidence that the resulting system is robust to prediction errors in the distributional setting. Last, we present an experimental evaluation that confirms the theoretical findings, and illustrates the performance improvements that can be attained in practice.
• Abstract（参考訳）: 契約スケジューリングは、割り込み可能な機能を持つリアルタイムシステムを設計するための、広く研究されているフレームワークである。 これまでの研究では、割り込み時間の予測が契約ベースのシステムの性能向上に役立つことが示されていたが、決定論的オラクルによって提供される単一の予測に依存していた。 本研究では,予測が確率分布の形で行われる,より汎用的で現実的な学習強化設定を導入し,研究する。 どちらの予測設定でも、予測が正確であれば最適に実行するスケジュールを設計・解析し、同時に予測が逆ならば最悪の性能を保証します。 また,結果が分布設定における誤差の予測に頑健であることを示す。 最後に,理論的な結果を確認する実験的な評価を行い,実際に達成できる性能改善について述べる。

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