排队系统中学习成本的量化

BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-15T00:00:00Z

本文提出了一种新的度量标准CLQ（Cost of Learning in Queueing），用于量化由于参数不确定性引起的时间平均队列长度的最大增加。作者对单队列多服务器系统进行了刻画，并将结果推广到多队列多服务器系统和排队网络中。同时，提出了一个统一的CLQ分析框架，将Lyapunov和bandit分析相融合。