Restless Multi-Armed Bandit in Opportunistic Scheduling / Wang, Kehao  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Restless Multi-Armed Bandit in Opportunistic Scheduling Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wang, Kehao, ; Chen, Lin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 151 p. 12 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-69959-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Telecomunicación  Inteligencia Computacional  Aprendizaje automático  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este libro proporciona las bases para la comprensión y el diseño de algoritmos y protocolos computacionales eficientes para aquellas interacciones con el medio ambiente, es decir, sistemas de comunicación inalámbrica. El libro proporciona un tratamiento sistemático de los fundamentos teóricos y las herramientas algorítmicas necesarias en el diseño de algoritmos y protocolos computacionalmente eficientes en la programación estocástica. Los problemas abordados en el libro son de importancia fundamental y práctica. Los lectores objetivo del libro son investigadores y estudiantes de ingeniería de nivel avanzado interesados ​​en adquirir conocimientos profundos sobre el tema y sobre la programación estocástica y sus aplicaciones, tanto desde la perspectiva teórica como de ingeniería. Presenta Restless Multi-Armed Bandit (RMAB) y presenta sus herramientas relevantes involucradas en el aprendizaje automático y cómo adaptarlas para su aplicación; Profundiza en la investigación que lleva la teoría de la decisión convencional y la tecnología óptima estocástica a aplicaciones de comunicación inalámbrica que involucran el aprendizaje automático; Ofrece un tratamiento integral de problemas que van desde el modelado y análisis teóricos hasta el diseño y optimización de algoritmos prácticos. Nota de contenido: Introduction -- RMAB in Opportunistic Scheduling -- Optimality of Myopic Policy with Imperfect Sensing -- Whittle Index Policy with Imperfect Sensing -- Heuristic Policy with Imperfect Sensing -- Optimality of Myopic Policy with Imperfect Observation -- Whittle Index Policy for Multi-State Channel Scheduling -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides foundations for the understanding and design of computation-efficient algorithms and protocols for those interactions with environment, i.e., wireless communication systems. The book provides a systematic treatment of the theoretical foundation and algorithmic tools necessarily in the design of computation-efficient algorithms and protocols in stochastic scheduling. The problems addressed in the book are of both fundamental and practical importance. Target readers of the book are researchers and advanced-level engineering students interested in acquiring in-depth knowledge on the topic and on stochastic scheduling and their applications, both from theoretical and engineering perspective. Introduces Restless Multi-Armed Bandit (RMAB) and presents its relevant tools involved in machine learning and how to adapt them for application; Elaborates on research bringing the conventional decision theory and stochastic optimal technology into wireless communication applications involving machine learning; Delivers a comprehensive treatment on problems ranging from theoretical modeling and analysis, to practical algorithm design and optimization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Restless Multi-Armed Bandit in Opportunistic Scheduling [documento electrónico] / Wang, Kehao, ; Chen, Lin,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 151 p. 12 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-69959-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Telecomunicación  Inteligencia Computacional  Aprendizaje automático  Ingeniería en Comunicaciones  Redes Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este libro proporciona las bases para la comprensión y el diseño de algoritmos y protocolos computacionales eficientes para aquellas interacciones con el medio ambiente, es decir, sistemas de comunicación inalámbrica. El libro proporciona un tratamiento sistemático de los fundamentos teóricos y las herramientas algorítmicas necesarias en el diseño de algoritmos y protocolos computacionalmente eficientes en la programación estocástica. Los problemas abordados en el libro son de importancia fundamental y práctica. Los lectores objetivo del libro son investigadores y estudiantes de ingeniería de nivel avanzado interesados ​​en adquirir conocimientos profundos sobre el tema y sobre la programación estocástica y sus aplicaciones, tanto desde la perspectiva teórica como de ingeniería. Presenta Restless Multi-Armed Bandit (RMAB) y presenta sus herramientas relevantes involucradas en el aprendizaje automático y cómo adaptarlas para su aplicación; Profundiza en la investigación que lleva la teoría de la decisión convencional y la tecnología óptima estocástica a aplicaciones de comunicación inalámbrica que involucran el aprendizaje automático; Ofrece un tratamiento integral de problemas que van desde el modelado y análisis teóricos hasta el diseño y optimización de algoritmos prácticos. Nota de contenido: Introduction -- RMAB in Opportunistic Scheduling -- Optimality of Myopic Policy with Imperfect Sensing -- Whittle Index Policy with Imperfect Sensing -- Heuristic Policy with Imperfect Sensing -- Optimality of Myopic Policy with Imperfect Observation -- Whittle Index Policy for Multi-State Channel Scheduling -- Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides foundations for the understanding and design of computation-efficient algorithms and protocols for those interactions with environment, i.e., wireless communication systems. The book provides a systematic treatment of the theoretical foundation and algorithmic tools necessarily in the design of computation-efficient algorithms and protocols in stochastic scheduling. The problems addressed in the book are of both fundamental and practical importance. Target readers of the book are researchers and advanced-level engineering students interested in acquiring in-depth knowledge on the topic and on stochastic scheduling and their applications, both from theoretical and engineering perspective. Introduces Restless Multi-Armed Bandit (RMAB) and presents its relevant tools involved in machine learning and how to adapt them for application; Elaborates on research bringing the conventional decision theory and stochastic optimal technology into wireless communication applications involving machine learning; Delivers a comprehensive treatment on problems ranging from theoretical modeling and analysis, to practical algorithm design and optimization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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