研究人员开发了新的算法TS-BAL和GR-BAL，以解决具有可复用服务器容量和非平稳奖励的在线二部匹配问题。这些算法即使在奖励率随时间显著波动的情况下也能表现良好。特别是GR-BAL算法实现的竞争比与已知的理论下界相匹配，证明了其效率。数值实验证实了这些方法在存在显著奖励漂移的场景中的稳健性能。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍特定优化问题新算法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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arXiv:2608.18130v1 Announce Type: cross Abstract: We study online bipartite matching with reusable server capacity and non-stationary rewards. Jobs arrive sequentially, reveal compatible servers, reward rates, and processing durations, and must be accepted or rejected irrevocably…