Optimal policies for stochastic clearing systems with time‐dependent delay penalties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study stochastic clearing systems with a discrete‐time Markovian input process, and an output mechanism that intermittently and instantaneously clears the system partially or completely. The decision to clear the system depends on both quantities and delays of outstanding inputs. Clearing the system incurs a fixed cost, and outstanding inputs are charged a delay penalty, which is a general increasing function of the quantities and delays of individual inputs. By recording the quantities and delays of outstanding inputs in a sequence, we model the clearing system as a tree‐structured Markov decision process over both a finite and infinite horizon. We show that the optimal clearing policies, under realistic conditions, are of the on‐off type or the threshold type. Based on the characterization of the optimal policies, we develop efficient algorithms to compute parameters of the optimal policies for such complex clearing systems for the first time. We conduct a numerical analysis on the impact of the nonlinear delay penalty cost function, the comparison of the optimal policy and the classical hybrid policy (ie, quantity and age thresholds), and the impact of the state of the input process. Our experiments demonstrate that (a) the classical linear approximation of the cost function can lead to significant performance differences; (b) the classical hybrid policy may perform poorly (as compared to the optimal policies); and (c) the consideration of the state of the input process makes significant improvement in system performance.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».