排队系统中学习成本的量化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。对于排队系统中的学习问题，我们提出了一种新的度量标准 CLQ（Cost of Learning in Queueing），该度量标准量化了由于参数不确定性引起的时间平均队列长度的最大增加；我们针对单队列多服务器系统对 CLQ 进行了刻画，并将这些结果推广到多队列多服务器系统和排队网络中；在建立结果的同时，我们提出了一个统一的 CLQ 分析框架，该框架将 Lyapunov 和 bandit...
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。
