In this paper, we present improved learning-augmented algorithms for the multi-option ski rental problem. Learning-augmented algorithms take ML predictions as an added part of the input and incorporates these predictions in solving the given problem. Due to their unique strength that combines the power of ML predictions with rigorous performance guarantees, they have been extensively studied in the context of online optimization problems. Even though ski rental problems are one of the canonical problems in the field of online optimization, only deterministic algorithms were previously known for multi-option ski rental, with or without learning augmentation. We present the first randomized learning-augmented algorithm for this problem, surpassing previous performance guarantees given by deterministic algorithms. Our learning-augmented algorithm is based on a new, provably best-possible randomized competitive algorithm for the problem. Our results are further complemented by lower bounds for deterministic and randomized algorithms, and computational experiments evaluating our algorithms' performance improvements.


翻译:在本文中,我们介绍了针对多种选择滑雪租赁问题的改进学习强化算法; 学习强化算法将ML预测作为投入的附加部分,并将这些预测纳入到解决给定问题的工作中。 由于其独特的力量,将ML预测的力量与严格的性能保障结合起来,因此在网上优化问题的背景下对这些算法进行了广泛研究。 尽管滑雪租赁问题是在线优化领域的一个典型问题,但以前只有多选择滑雪租赁的确定性算法才知道,无论是否增加学习。 我们为这一问题提出了第一个随机化的学习强化算法,超过了确定性算法提供的以往性能保障。 我们的学习强化算法以新的、最可行的随机随机化竞争算法为基础,我们的结果还得到了更低的确定性和随机化算法限制,以及评估我们算法绩效改进的计算实验的补充。

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