AdaSwitch: Адасвитный мета-алгоритм для решения проблем, связанных с обучением/усиленным влиянием

arXiv: 2509,02032v2 Annuales Type: заменить резюме: мы изучаем зависящие от истории проблемы онлайн с возможным неточным прогнозом будущей последовательности запросов. С учетом нескольких реальных прикладных программ мы введем в действие механизм, согласно которому прошлые решения и просьбы влияют на оптимальную стоимость в будущем только в ограниченном объеме. В этих рамках мы развиваем AdaSwitch, метаалгоритм, который адаптивно переключается между подходящими оркестрами в режиме онлайн и Oracles. AdaSwitch предоставляет четкие гарантии ожидаемой эффективности, которые затушевываются по мере уменьшения ошибки прогнозирования или оптимального увеличения офлайна. С идеальными предсказаниями, его гарантия приближается к гарантии офлайна по мере роста оптимального оффлайна. Она также сохраняет наихудшую гарантию, близкую к гарантии онлайнового оракула при произвольных прогнозах. Прикладные программы к расписанию в режиме онлайн, $k-server и caching, а также многоразовое распределение ресурсов в онлайновом режиме свидетельствуют о применимости этих рамок для обоих видов деятельности.