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Application of Adaptive Budgeted Multi-Armed Bandit Algorithm in IoT under Dynamic Resource Constraints
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种适应性预算多臂老虎机算法，旨在解决物联网设备在动态资源约束下的实时响应问题。该算法通过衰减预算违反来增强遵从性，并结合预算上置信界（UCB）算法优化性能与适应性，展现出比传统方法更快的适应能力和更好的约束满足，具有构建自适应物联网系统的潜力。
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关键要点
- 物联网设备在动态资源约束下需要实时响应，但现有方法无法有效应对这些挑战。
- 提出了一种新颖的预算多臂老虎机框架，通过衰减预算违反来增强遵从性。
- 结合预算上置信界（UCB）算法，优化了性能与适应性之间的平衡。
- 研究结果表明，该算法比传统在线学习方法具有更快的适应能力和更好的约束满足。
- 该方法具有构建自适应、资源感知物联网系统的潜力。
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