I modellen för online caching med maskininlärda råd, som introduceras av Lykouris och Vassilvitskii, är målet att lösa caching problemet med en online-algoritm som har tillgång till nästa arrival förutsägelser: när varje ingång element anländer, algoritmen ges en förutsägelse om nästa gång när elementet kommer tillbaka. Den traditionella modellen för cachelagring online har ett konkurrensförhållande som är lägre (på en cache av storlek k). I kontrast, den förstärkta modellen medger algoritmer som slår denna lägre gräns när förutsägelserna har lågt fel, och asymptotiskt matcha den lägre gränsen när förutsägelserna har högt fel, även om algoritmerna är omedvetna om förutsägelsen fel. I synnerhet Lykouris och Vassilvitskii visade att det finns en förutsägelse-förutsägelse caching algoritm med ett konkurrenskraftigt förhållande av Op1`minp a η{opt, log kqq när den totala l 1 förutsägelsefel begränsas av η, och opt är kostnaden för den optimala offline algoritm. Beroendet av k i konkurrensförhållandet är optimalt, men beroendet av η{opt kan vara långt ifrån optimalt. I detta arbete gör vi framsteg mot att minska denna klyfta. Våra bidrag är tvåfaldiga. Först ger vi en förbättrad algoritm med ett konkurrenskraftigt förhållande av Op1m inppη{optq{k, 1q log kq. För det andra, vi tillhandahåller en nedre gräns av "plog minppη" {optq {pk log kq, kqq.
Beroendet av prognosfelen förbättrades därefter till O(1+min ((η/ Opt)/k, 1)· log k) av REF, som också ger en nära lägre gräns.
Near-Optimal Bounds for Online Caching with Machine Learned Advice
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}