Core Concepts
予測情報の形式(確率分布や複数の予測値)に応じて、最適なパフォーマンスを発揮しつつ、最悪ケースでも良好な性能を保証するスケジューリング手法を提案する。
Abstract
本論文では、契約スケジューリングの問題設定において、予測情報の形式が確率分布や複数の予測値である場合を考える。
確率分布の予測情報を活用する場合:
n個のスケジュールからなる集合を構築し、その中で最適なスケジュールを選択する。
この集合のスケジュールは4-ロバストであり、期待一貫性は4ln2以下に抑えられる。
この一貫性の下限は最適であることを示す。
確率分布の予測誤差に対して、スケジュールのパフォーマンスが滑らかに変化することを示す。
複数の予測値からなる予測情報を活用する場合:
4-ロバストで最適な一貫性を持つスケジュールを、O(k log k)時間で構築できることを示す。
最適な一貫性は22-1/kであり、これが最良の結果であることを示す。
最後に、提案手法の実験的評価を行い、理論的な結果を確認する。
Stats
予測誤差をEMD(Earth Mover's Distance)で表した場合、予測誤差が小さいほど、スケジュールのパフォーマンスが滑らかに変化する。
複数の予測値からなる予測情報の場合、最適な一貫性は22-1/kである。
Quotes
"予測情報の形式(確率分布や複数の予測値)に応じて、最適なパフォーマンスを発揮しつつ、最悪ケースでも良好な性能を保証するスケジューリング手法を提案する。"
"確率分布の予測誤差に対して、スケジュールのパフォーマンスが滑らかに変化することを示す。"
"最適な一貫性は22-1/kであり、これが最良の結果である。"