論文の概要: Deep Q-Learning-Based Intelligent Scheduling for ETL Optimization in Heterogeneous Data Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13060v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 07:38:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.573888
• Title: Deep Q-Learning-Based Intelligent Scheduling for ETL Optimization in Heterogeneous Data Environments
• Title（参考訳）: 不均一データ環境におけるETL最適化のためのQ-Learningに基づくインテリジェントスケジューリング
• Authors: Kangning Gao, Yi Hu, Cong Nie, Wei Li,
• Abstract要約: 本稿では,深層Q-ラーニングに基づくインテリジェントなスケジューリング最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークはスケジュールプロセスをマルコフ決定プロセスとして定式化する。 高次元状態空間における強化学習エージェントによる適応的意思決定を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.31577390735368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the challenges of low scheduling efficiency, unbalanced resource allocation, and poor adaptability in ETL (Extract-Transform-Load) processes under heterogeneous data environments by proposing an intelligent scheduling optimization framework based on deep Q-learning. The framework formalizes the ETL scheduling process as a Markov Decision Process and enables adaptive decision-making by a reinforcement learning agent in high-dimensional state spaces to dynamically optimize task allocation and resource scheduling. The model consists of a state representation module, a feature embedding network, a Q-value estimator, and a reward evaluation mechanism, which collectively consider task dependencies, node load states, and data flow characteristics to derive the optimal scheduling strategy in complex environments. A multi-objective reward function is designed to balance key performance indicators such as average scheduling delay, task completion rate, throughput, and resource utilization. Sensitivity experiments further verify the model's robustness under changes in hyperparameters, environmental dynamics, and data scale. Experimental results show that the proposed deep Q-learning scheduling framework significantly reduces scheduling delay, improves system throughput, and enhances execution stability under multi-source heterogeneous task conditions, demonstrating the strong potential of reinforcement learning in complex data scheduling and resource management, and providing an efficient and scalable optimization strategy for intelligent data pipeline construction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、多種データ環境下でのETL(Extract-Transform-Load)プロセスにおけるスケジューリング効率の低下、リソース割り当ての不均衡、適応性の低下といった課題について、深層Q-ラーニングに基づくインテリジェントなスケジューリング最適化フレームワークを提案する。 このフレームワークは、ETLスケジューリングプロセスをマルコフ決定プロセスとして形式化し、高次元状態空間における強化学習エージェントによる適応的な意思決定を可能にし、タスク割り当てとリソーススケジューリングを動的に最適化する。 このモデルは、状態表現モジュール、機能埋め込みネットワーク、Q値推定器、および報酬評価機構から構成され、複雑な環境で最適なスケジューリング戦略を導出するために、タスク依存、ノード負荷状態、データフロー特性を総合的に検討する。 多目的報酬関数は、平均スケジューリング遅延、タスク完了率、スループット、リソース利用率などの重要なパフォーマンス指標のバランスをとるように設計されている。 感度実験は、ハイパーパラメータ、環境力学、データスケールの変化の下でモデルの堅牢性をさらに検証する。 実験結果から,提案手法はスケジューリング遅延を著しく低減し,システムスループットを向上し,マルチソースの不均一なタスク条件下での実行安定性を向上させるとともに,複雑なデータスケジューリングやリソース管理における強化学習の強い可能性を示し,インテリジェントなデータパイプライン構築のための効率的かつスケーラブルな最適化戦略を提供する。

関連論文リスト

• Dynamic Scheduling Strategies for Resource Optimization in Computing Environments [0.29008108937701327]
  本稿では,資源利用,負荷分散,タスク完了効率といった重要な性能指標のバランスをとることを目的とした,多目的最適化に基づくコンテナスケジューリング手法を提案する。 実験の結果, 従来の静的ルールアルゴリズムや効率アルゴリズムと比較して, 資源利用, 負荷分散, バーストタスク完了において, 最適化されたスケジューリング方式が有益であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T05:43:17Z)
• Dependency-Aware CAV Task Scheduling via Diffusion-Based Reinforcement Learning [12.504232513881828]
  動的無人航空機支援型コネクテッド自動運転車(CAV)のための新しい依存性を考慮したタスクスケジューリング手法を提案する。 平均タスク完了時間を最小化することを目的として,共同スケジューリング優先度とサブタスク割り当て最適化問題を定式化する。 本稿では,Synthetic DDQNをベースとしたSubtasks Schedulingという拡散型強化学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T11:07:31Z)
• Reinforcement Learning for Adaptive Resource Scheduling in Complex System Environments [8.315191578007857]
  そこで本研究では,Q-ラーニングに基づく新しいコンピュータシステムの性能最適化と適応型ワークロード管理スケジューリングアルゴリズムを提案する。 対照的に、強化学習アルゴリズムであるQラーニングは、システムの状態変化から継続的に学習し、動的スケジューリングとリソース最適化を可能にする。 この研究は、将来の大規模システムにおけるAI駆動適応スケジューリングの統合の基礎を提供し、システムのパフォーマンスを高め、運用コストを削減し、持続可能なエネルギー消費をサポートするスケーラブルでインテリジェントなソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T05:58:09Z)
• Energy-Efficient Federated Edge Learning with Streaming Data: A Lyapunov Optimization Approach [34.00679567444125]
  本研究では,長期エネルギー制約下でのデータ到着や資源の可利用性に固有のランダム性に対処する動的スケジューリングと資源割当アルゴリズムを開発した。 提案アルゴリズムは, デバイススケジューリング, 計算容量調整, 帯域幅の割り当ておよび各ラウンドの送信電力を適応的に決定する。 本手法の有効性をシミュレーションにより検証し,ベースライン方式と比較して学習性能とエネルギー効率が向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:13:22Z)
• Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
  大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。 本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。 我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z)
• Analysis and Optimization of Wireless Federated Learning with Data Heterogeneity [72.85248553787538]
  本稿では、データの不均一性を考慮した無線FLの性能解析と最適化と、無線リソース割り当てについて述べる。 ロス関数の最小化問題を、長期エネルギー消費と遅延の制約の下で定式化し、クライアントスケジューリング、リソース割り当て、ローカルトレーニングエポック数(CRE)を共同で最適化する。 実世界のデータセットの実験により、提案アルゴリズムは学習精度とエネルギー消費の点で他のベンチマークよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T04:18:01Z)
• Dynamic Scheduling for Federated Edge Learning with Streaming Data [56.91063444859008]
  我々は,長期的エネルギー制約のある分散エッジデバイスにおいて,トレーニングデータを時間とともにランダムに生成するフェデレーションエッジ学習(FEEL)システムを検討する。 限られた通信リソースとレイテンシ要件のため、各イテレーションでローカルトレーニングプロセスに参加するのはデバイスのサブセットのみである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T07:41:16Z)

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。