Abstract-Vi anser att en diskret tid stokastisk kösystem där en controller gör ett 2-stegs beslut varje kortplats. Beslutet i det första steget avslöjar en dold källa till slumpmässighet med en kontrollberoende (men okänd) sannolikhetsfördelning. Beslutet i det andra steget ådrar sig en straffvektor som beror på denna avslöjade slumpmässighet. Målet är att stabilisera alla köer och minimera en konvex funktion av den genomsnittliga straffvektorn under en ytterligare uppsättning av genomsnittliga straffbegränsningar. Denna inställning passar en bred klass av stokastiska optimeringsproblem. Detta inkluderar problem med opportunistisk schemaläggning i trådlösa nätverk, där ett 2-stegsbeslut om kanalmätning och paketöverföring måste göras varje kortplats utan kunskap om de underliggande överföringsframgångar sannolikheter. Vi utvecklar en enkel maxviktsalgoritm som lär sig ett effektivt beteende genom att använda funktioner från tidigare utfall. Algoritmen ger prestanda som kan skjutas godtyckligt nära optimal, med en kompromiss i konvergenstid och fördröjning.
I REF används ett beslutsförfarande i två steg där kanalmätning och paketöverföring måste utföras vid varje tillfälle utan att man känner till kanaldistributionen.
Max weight learning algorithms with application to scheduling in unknown environments
{'venue': '2009 Information Theory and Applications Workshop', 'journal': '2009 Information Theory and Applications Workshop', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}