論文の概要: Improving Online Algorithms via ML Predictions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17712v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 02:17:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 15:27:36.644020
- Title: Improving Online Algorithms via ML Predictions
- Title(参考訳): ML予測によるオンラインアルゴリズムの改善
- Authors: Ravi Kumar, Manish Purohit, Zoya Svitkina,
- Abstract要約: 我々は,スキーレンタルと非好ましくないジョブスケジューリングの2つの古典的問題を考察し,予測を用いて意思決定を行う新しいオンラインアルゴリズムを得る。
これらのアルゴリズムは予測器の性能を損なうものであり、より良い予測で改善するが、予測が貧弱な場合はあまり劣化しない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.03466073202238
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work we study the problem of using machine-learned predictions to improve the performance of online algorithms. We consider two classical problems, ski rental and non-clairvoyant job scheduling, and obtain new online algorithms that use predictions to make their decisions. These algorithms are oblivious to the performance of the predictor, improve with better predictions, but do not degrade much if the predictions are poor.
- Abstract(参考訳): 本研究では,オンラインアルゴリズムの性能向上のために,機械学習による予測を用いることの問題点について検討する。
我々は,スキーレンタルと非好ましくないジョブスケジューリングの2つの古典的問題を考察し,予測を用いて意思決定を行う新しいオンラインアルゴリズムを得る。
これらのアルゴリズムは予測器の性能を損なうものであり、より良い予測で改善するが、予測が貧弱な場合はあまり劣化しない。
関連論文リスト
- Algorithms for Caching and MTS with reduced number of predictions [0.0]
キャッシュとMSSを動作予測付きで同期するアルゴリズムを設計する。
キャッシングのアルゴリズムは1-consistentで頑健であり,そのスムーズさは予測値の減少とともに低下する。
本稿では, 予測数の減少とともに, 整合性と滑らかさが線形にスケールする一般MTSのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-09T13:02:40Z) - Learning-Augmented Algorithms with Explicit Predictors [67.02156211760415]
アルゴリズム設計の最近の進歩は、過去のデータと現在のデータから得られた機械学習モデルによる予測の活用方法を示している。
この文脈における以前の研究は、予測器が過去のデータに基づいて事前訓練され、ブラックボックスとして使用されるパラダイムに焦点を当てていた。
本研究では,予測器を解き,アルゴリズムの課題の中で生じる学習問題を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T08:40:21Z) - Algorithms with Prediction Portfolios [23.703372221079306]
我々は、マッチング、ロードバランシング、非クレアボイラントスケジューリングなど、多くの基本的な問題に対する複数の予測器の使用について検討する。
これらの問題のそれぞれに対して、複数の予測器を利用する新しいアルゴリズムを導入し、その結果のパフォーマンスに限界を証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-22T12:58:07Z) - Online TSP with Predictions [3.8411077568039866]
古典的オンライン旅行セールスマン問題(OLTSP)について検討する。
他の研究の予測モデルとは異なり、OLTSPの実際の要求はその到着時間と位置に関連しており、予測された要求と一致しないかもしれない。
我々の主な成果は、様々な予測モデルと設計アルゴリズムを研究し、異なる設定で最もよく知られた結果を改善することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T15:35:53Z) - Online Algorithms with Multiple Predictions [17.803569868141647]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-08T17:33:01Z) - Non-Clairvoyant Scheduling with Predictions Revisited [77.86290991564829]
非論理的スケジューリングでは、優先度不明な処理条件でジョブをスケジューリングするためのオンライン戦略を見つけることが課題である。
我々はこのよく研究された問題を、アルゴリズム設計に(信頼できない)予測を統合する、最近人気の高い学習強化された設定で再検討する。
これらの予測には所望の特性があり, 高い性能保証を有するアルゴリズムと同様に, 自然な誤差測定が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T13:18:11Z) - Learning Predictions for Algorithms with Predictions [49.341241064279714]
予測器を学習するアルゴリズムに対して,一般的な設計手法を導入する。
オンライン学習の手法を応用して、敵のインスタンスに対して学習し、堅牢性と一貫性のあるトレードオフを調整し、新しい統計的保証を得る。
両部マッチング,ページマイグレーション,スキーレンタル,ジョブスケジューリングの手法を解析することにより,学習アルゴリズムの導出におけるアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T17:25:43Z) - Robustification of Online Graph Exploration Methods [59.50307752165016]
我々は、古典的で有名なオンライングラフ探索問題の学習強化版について研究する。
本稿では,予測をよく知られたNearest Neighbor(NN)アルゴリズムに自然に統合するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T10:02:31Z) - Double Coverage with Machine-Learned Advice [100.23487145400833]
オンラインの基本的な$k$-serverの問題を学習強化環境で研究する。
我々のアルゴリズムは任意の k に対してほぼ最適の一貫性-破壊性トレードオフを達成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T11:04:33Z) - The Primal-Dual method for Learning Augmented Algorithms [10.2730668356857]
我々は、オンラインアルゴリズムの原始二重法を拡張し、次のアクションについてオンラインアルゴリズムにアドバイスする予測を組み込む。
我々のアルゴリズムは、予測が正確である場合にも、予測が誤解を招くとき、適切な保証を維持しながら、どのオンラインアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T11:58:47Z) - Optimal Robustness-Consistency Trade-offs for Learning-Augmented Online
Algorithms [85.97516436641533]
機械学習予測を取り入れたオンラインアルゴリズムの性能向上の課題について検討する。
目標は、一貫性と堅牢性の両方を備えたアルゴリズムを設計することだ。
機械学習予測を用いた競合解析のための非自明な下界の最初のセットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T04:51:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。