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Alexander Lindermayr
Alexander Lindermayr
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新的调度算法使用机器学习平衡延迟和抢占
研究人员开发了一种新的在线调度方法，该方法集成了机器学习预测，以改善作业延迟并最大限度地减少抢占。这项工作解决了算法性能与频繁抢占的复杂性之间的权衡问题，而频繁抢占在现有的学习增强调度方法中很常见。所提出的算法在每次作业的抢占次数有限的情况下，即使在预测不完美的情况下，也能实现具有竞争力的延迟界限，从而将学习增强调度的适用性扩展到更现实的场景。
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新研究修改了带随机前驱体的秘书问题
研究人员通过引入随机前驱体信号，对经典的秘书问题提出了一种新颖的方法。该信号最晚在最佳项目出现时到达，但不提供额外信息，这显著改变了最优停止策略。研究表明，即使是单个前驱体也能将随机排序模型中的成功概率提高到至少1/2，而对于较晚出现的前驱体，成功概率接近1。在对抗排序模型中，集中的前驱体可以恢复恒定的成功保证。