In a federated setting, agents coordinate with a central agent or a server to solve an optimization problem in which agents do not share their information with each other. Wirth and his co-authors, in a recent paper, describe how the basic additive-increase multiplicative-decrease (AIMD) algorithm can be modified in a straightforward manner to solve a class of optimization problems for federated settings for a single shared resource with no inter-agent communication. The AIMD algorithm is one of the most successful distributed resource allocation algorithms currently deployed in practice. It is best known as the backbone of the Internet and is also widely explored in other application areas. We extend the single-resource algorithm to multiple heterogeneous shared resources that emerge in smart cities, sharing economy, and many other applications. Our main results show the convergence of the average allocations to the optimal values. We model the system as a non-homogeneous Markov chain with place-dependent probabilities. Furthermore, simulation results are presented to demonstrate the efficacy of the algorithms and to highlight the main features of our analysis.


翻译:在联合环境下,代理商与中央代理商或服务器协调,以解决代理商不相互交流信息的最优化问题。Wirth及其共同作者在最近的一篇论文中描述了如何以直截了当的方式修改基本的添加式增加多复制性减少(AIMD)算法,以解决一个单一共享资源(没有代理商间通信)的组合式设置的最优化问题。AIMD算法是目前实际中部署的最成功的资源分配分配算法之一,最著名的是互联网的主干线,在其他应用领域也广泛探索。我们将单一资源算法推广到智能城市、共享经济和许多其他应用中出现的多种多样性共享资源。我们的主要结果显示平均分配与最佳价值的趋同。我们把这个系统建模成一个非异质的马尔可夫链,具有依赖地点的概率。此外,模拟结果还展示了这些算法的功效并突出我们分析的主要特征。

0
下载
关闭预览

相关内容

马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
3+阅读 · 2020年5月1日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Federated Learning for Mobile Keyboard Prediction
Arxiv
5+阅读 · 2018年11月8日
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月24日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员