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English(EN) Online Resource Allocation with an Endogenous Markov State: Fewer LP Solves Earn More

使用马尔可夫状态进行在线资源分配的新框架

这篇研究论文介绍了一种利用内生马尔可夫状态的新型在线资源分配框架,其中行动会影响未来的状态转换和奖励。该研究确定了频繁或不频繁地重新求解线性规划(LP)问题可带来最优或接近最优结果的条件,重点关注遗憾最小化。该论文提出了一种针对未知请求先验场景的U型不频繁重解策略,并证明了其在协调学习和库存纠正方面的有效性。 AI

影响 为具有复杂状态动态的系统中的资源分配优化引入了理论框架,可能影响 AI 代理设计。

排序理由 该项目是发表在 arXiv 上的学术论文,详细介绍了在线资源分配的新理论框架和策略。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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使用马尔可夫状态进行在线资源分配的新框架

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Zhaohua Chen ·

    具有内生马尔可夫状态的在线资源分配:更少的LP求解获得更多收益

    arXiv:2610.09577v1 Announce Type: new Abstract: We study finite-horizon online resource allocation with i.i.d. requests and an endogenous Markov state on a finite state space: each action affects the transition of the state that governs future rewards and resource consumption. In…