論文の概要: Exponentially Weighted Algorithm for Online Network Resource Allocation with Long-Term Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02373v1
- Date: Fri, 3 May 2024 10:12:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 20:19:44.891624
- Title: Exponentially Weighted Algorithm for Online Network Resource Allocation with Long-Term Constraints
- Title（参考訳）: 長期制約を考慮したオンラインネットワークリソース割り当てのための指数重み付きアルゴリズム
- Authors: Ahmed Sid-Ali, Ioannis Lambadaris, Yiqiang Q. Zhao, Gennady Shaikhet, Amirhossein Asgharnia,
- Abstract要約: 本稿では,ジョブ転送を伴う通信ネットワークにおける最適資源予約問題について検討する。
本稿では,長期制約を含むランダム化指数重み付け法に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6466206145151128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper studies an online optimal resource reservation problem in communication networks with job transfers where the goal is to minimize the reservation cost while maintaining the blocking cost under a certain budget limit. To tackle this problem, we propose a novel algorithm based on a randomized exponentially weighted method that encompasses long-term constraints. We then analyze the performance of our algorithm by establishing an upper bound for the associated regret and the cumulative constraint violations. Finally, we present numerical experiments where we compare the performance of our algorithm with those of reinforcement learning where we show that our algorithm surpasses it.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特定の予算条件下でのブロッキングコストを維持しつつ,予約コストを最小限に抑えることを目的とした,ジョブ転送を含む通信ネットワークにおける最適資源予約問題について検討する。
この問題に対処するために,長期制約を含むランダム化指数重み付け法に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
次に、関連する後悔と累積制約違反の上限を設定することで、アルゴリズムの性能を解析する。
最後に,アルゴリズムの性能と強化学習の性能を比較し,アルゴリズムがそれを上回ることを示す数値実験を示す。
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