論文の概要: Non-clairvoyant Scheduling with Partial Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01013v1
• Date: Thu, 2 May 2024 05:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 17:43:16.640884
• Title: Non-clairvoyant Scheduling with Partial Predictions
• Title（参考訳）: 部分予測による非クレアボイアントスケジューリング
• Authors: Ziyad Benomar, Vianney Perchet,
• Abstract要約: 本稿では, 頑健性, 一貫性, 滑らかさの基準を満たす学習補助アルゴリズムを提案する。 また,予測数を制限するシナリオに固有の一貫性と滑らかさの新たなトレードオフも提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.387787159892287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The non-clairvoyant scheduling problem has gained new interest within learning-augmented algorithms, where the decision-maker is equipped with predictions without any quality guarantees. In practical settings, access to predictions may be reduced to specific instances, due to cost or data limitations. Our investigation focuses on scenarios where predictions for only $B$ job sizes out of $n$ are available to the algorithm. We first establish near-optimal lower bounds and algorithms in the case of perfect predictions. Subsequently, we present a learning-augmented algorithm satisfying the robustness, consistency, and smoothness criteria, and revealing a novel tradeoff between consistency and smoothness inherent in the scenario with a restricted number of predictions.
• Abstract（参考訳）: 非論理的スケジューリング問題は、品質保証のない予測機能を備えた学習強化アルゴリズムにおいて、新たな関心を集めている。 現実的な設定では、コストやデータ制限のため、予測へのアクセスを特定のインスタンスに限定することができる。 我々の調査は、アルゴリズムで利用可能な$n$のうち、B$のジョブサイズしか予測できないシナリオに焦点を当てている。 完全予測の場合、まず、最適に近い下界とアルゴリズムを確立する。 続いて, 頑健さ, 一貫性, 滑らかさの基準を満たす学習拡張アルゴリズムを提案し, シナリオ固有の一貫性と滑らかさとの新たなトレードオフを, 限られた数の予測で明らかにした。

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