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English(EN) Scheduling in Queueing Systems with Uncertain and Evolving Holding Costs

新的OaRC算法优化不确定的作业调度

研究人员开发了一种名为机会调整剩余成本(OaRC)的新算法,用于优化具有不确定和不断变化的持有成本的排队系统中的作业调度。该算法特别适用于社交媒体平台上的内容审核,因为延迟审核的成本是不可预测的。OaRC通过适应未来的机会,优于现有方法,并在过载系统中实现了近乎最优的性能。 AI

影响 引入了一种新颖的算法方法来优化具有动态成本的系统中的调度,有可能提高内容审核等应用程序的效率。

排序理由 在arXiv上发表的学术论文,详细介绍了一种新的调度算法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Caner Gocmen, Thodoris Lykouris, Deeksha Sinha, Wentao Weng ·

    Scheduling in Queueing Systems with Uncertain and Evolving Holding Costs

    arXiv:2505.21331v2 Announce Type: replace-cross Abstract: In content moderation for social media platforms, the cost of delaying the review of a content is proportional to its view trajectory, which fluctuates and is apriori unknown. Motivated by such uncertain and evolving holdi…