AdSCHE: DESIGN OF AN AUCTION-BASED FRAMEWORK FOR DECENTRALIZED SCHEDULING
Notice bibliographique
Résumé
Decentralized scheduling is one of the newly emerged avenues in scheduling research. It is concerned with allocating resources to alternative possible uses over time, where competing uses are represented by autonomous agents. Compared with classical scheduling models, decentralized scheduling is characterized with the distribution of scheduling knowledge and control, which introduces new levels of complexities, namely the coordination complexity due to the interaction problems among agents and the mechanism design complexity due to the self-interested nature of agents. These complexities intertwine and need to be addressed concurrently. This paper presents an auction-based framework which tackles coordination and mechanism design complexities through integrating an iterative bidding protocol, a requirement-based bidding language, and a constraint-based winner determination approach. Without imposing a time window discretization on resources the requirement-based bidding language allows bidders to bid for the processing of a set of jobs with constraints. Prices can be attached to quality attributes of schedules. The winner determination algorithm uses a depth-first branch and bound search. A constraint directed scheduling procedure is used at each node to verify the feasibility of the allocation. The bidding procedure is implemented by an ascending auction protocol. Experimental results show that the proposed auction framework exhibits improved computational properties compared with the general combinatorial auctions. A case study of applying the framework to decentralized media content scheduling in narrowcasting is also presented.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».