Abstract-Motivated av den ökande populariteten av lärande och förutsäga mänskliga användares beteende i kommunikation och datorsystem, i detta papper, undersöker vi den grundläggande fördelen med prediktiv schemaläggning, dvs förutsäga och pre-serving ankomster, i kontrollerade kösystem. Baserat på en lookahead-window-förutsägelsemodell etablerar vi först en ny köekvivalens mellan det prediktiva kösystemet med ett fullt effektivt schemaläggningssystem och ett likvärdigt kösystem utan förutsägelse. Detta resultat gör det möjligt för oss att analytiskt visa att prediktiv schemaläggning nödvändigtvis förbättrar systemfördröjning prestanda och driver den till noll med ökande förutsägelsekraft. Det gör det också möjligt för oss att exakt bestämma den förutsägelsekraft som krävs för olika system och att studera dess inverkan på fördröjning i svansen. Därefter föreslår vi algoritmen Prediktive Backpressure (PBP) för att uppnå optimal nyttoprestanda i sådana prediktiva system. PBP införlivar effektivt förutsägelse i stokastisk systemkontroll och undviker den stora komplikationen på grund av exponentiellt tillstånd rymdtillväxt i förutsägelsen fönsterstorlek. Vi visar att PBP uppnår en nytta prestanda som är inom den optimala, för alla Och samtidigt garanterar att systemets fördröjning distribution är en skiftad-till-vänster version av det under den ursprungliga Backpressure algoritm. Därför är den genomsnittliga fördröjningen under PBP strikt bättre än under Backpressure, och försvinner med ökande förutsägelse fönsterstorlek. Detta innebär att den resulterande nytta-fördröjning kompromiss med prediktiv schemaläggning kan slå den kända optimala kompromissen för system utan förutsägelse. Vi utvecklar också algoritmen Prediktable-Only PBP (POPP) och visar att den effektivt minskar paketfördröjningen i system där trafiken bara kan förutses men inte bevaras.
När systemet kan pre-servera kommande förfrågningar baserat på förutsägelse, författarna i REF överväga prediktiv schemaläggning i kontrollerade kösystem.
When Backpressure Meets Predictive Scheduling
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}