Abstract-I detta papper, vi utforskar användningen av multi-armade bandit online inlärningstekniker för att lösa distribuerade resurs urval problem. Som ett exempel fokuserar vi på problemet med val av nätverk. Mobila enheter har ofta flera trådlösa nätverk till sitt förfogande. Även om det är viktigt att välja rätt nätverk för att uppnå goda resultat är en decentraliserad lösning fortfarande en utmaning. De imponerande teoretiska egenskaperna hos multi-armade bandit algoritmer, som EXP3, tyder på att det bör fungera bra för denna typ av problem. Men det verkliga ordet ligger långt efter. De viktigaste orsakerna är de dolda kostnaderna för att byta nät och dess långsamma konvergens. Vi föreslår Smart EXP3, en ny bandit-stil algoritm som (a) behåller de goda teoretiska egenskaperna hos EXP3, (b) begränsar antalet växlar, och (c) ger betydligt bättre prestanda i praktiken. Vi utvärderar Smart EXP3 med hjälp av simuleringar, kontrollerade experiment och experiment i naturen. Resultaten visar att den stabiliserar sig i det optimala tillståndet, uppnår rättvisa mellan apparater och graciöst hanterar övergående beteenden. I verkliga världen experiment, kan det uppnå 18% snabbare nedladdning över alternativa strategier. Vi drar slutsatsen att multiarmade banditalgoritmer kan spela en viktig roll i problemet med distribuerat resursurval, när praktiska problem, såsom växlingskostnader och konvergenstid, tas upp.
I vårt tidigare arbete föreslog vi Smart EXP3 REF, en banditalgoritm med bra teoretisk och praktisk prestanda (mycket bättre än EXP3).
Shrewd Selection Speeds Surfing: Use Smart EXP3!
{'venue': '2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS)', 'journal': '2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}