Determining Optimal Polling Frequency Using a Learning Automata-based Solution to the Fractional Knapsack Problem
Notice bibliographique
Résumé
Previous approaches to resource allocation in Web monitoring target optimal performance under restricted capacity constraints (Pandey et al., 2003; Wolf et al., 2002). The resource allocation problem is generally modelled as a knapsack problem with known deterministic properties. However, for practical purposes the Web must often be treated as stochastic and unknown. Unfortunately, estimating unknown knapsack properties (e.g., based on an estimation phase (Pandey et al., 2003; Wolf et al., 2002)) delays finding an optimal or near-optimal solution. Dynamic environments aggravate this problem further when the optimal solution changes with time. In this paper, we present a novel solution for the nonlinear fractional knapsack problem with a separable and concave criterion function (Bretthauer and Shetty, 2002). To render the problem realistic, we consider the criterion function to be stochastic with an unknown distribution. At every time instant, our scheme utilizes a series of informed guesses to move, in an online manner, from a "current" solution, towards the optimal solution. At the heart of our scheme, a game of deterministic learning automata performs a controlled random walk on a discretized solution space. Comprehensive experimental results demonstrate that the discretization resolution determines the precision of our scheme. In order to yield a required precision, the current resource allocation solution is consistently improved, until a near-optimal solution is found. Furthermore, our proposed scheme quickly adapts to periodically switching environments. Thus, we believe that our scheme is qualitatively superior to the class of estimation-based schemes
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».