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Information and Memory in Dynamic Resource Allocation
Operations Research ( IF 2.7 ) Pub Date : 2020-09-17 , DOI: 10.1287/opre.2019.1940
Kuang Xu 1 , Yuan Zhong 2
Affiliation  

We propose a general framework, dubbed Stochastic Processing under Imperfect Information (SPII), to study the impact of information constraints and memories on dynamic resource allocation. The framework involves a Stochastic Processing Network (SPN) scheduling problem in which the scheduler may access the system state only through a noisy channel, and resource allocation decisions must be carried out through the interaction between an encoding policy (who observes the state) and allocation policy (who chooses the allocation). Applications in the management of large-scale data centers and human-in-the-loop service systems are among our chief motivations. We quantify the degree to which information constraints reduce the size of the capacity region in general SPNs, and how such reduction depends on the amount of memories available to the encoding and allocation policies. Using a novel metric, capacity factor, our main theorem characterizes the reduction in capacity region (under "optimal" policies) for all non-degenerate channels, and across almost all combinations of memory sizes. Notably, the theorem demonstrates, in substantial generality, that (1) the presence of a noisy channel always reduces capacity, (2) more memory for the allocation policy always improves capacity, and (3) more memory for the encoding policy has little to no effect on capacity. Finally, all of our positive (achievability) results are established through constructive, implementable policies.

中文翻译:

动态资源分配中的信息和内存

我们提出了一个通用框架,称为不完全信息下的随机处理(SPII),以研究信息约束和内存对动态资源分配的影响。该框架涉及随机处理网络(SPN)调度问题,在该问题中,调度程序只能通过嘈杂的信道访问系统状态,并且必须通过编码策略(观察状态的人)与分配之间的交互来执行资源分配决策。政策(由谁来选择分配)。在大型数据中心和人在环服务系统管理中的应用是我们的主要动机。我们量化了一般SPN中信息约束减少容量区域大小的程度,以及这种减少方式如何取决于编码和分配策略可用的内存量。我们的主要定理使用新颖的度量标准,容量因子来表征所有未退化通道以及几乎所有内存大小组合的容量区域减少(在“最佳”策略下)。值得注意的是,该定理基本上证明了:(1)噪声信道的存在总是会降低容量,(2)分配策略的更多内存始终会提高容量,并且(3)编码策略的更多内存几乎没有对容量没有影响。最后,我们所有的积极(可实现性)结果都是通过建设性的,可实施的政策建立的。我们的主要定理描述了所有未退化通道以及几乎所有内存大小组合的容量区域减少(在“最佳”策略下)。值得注意的是,该定理基本上证明了:(1)噪声信道的存在总是会降低容量,(2)分配策略的更多内存始终会提高容量,并且(3)编码策略的更多内存几乎没有对容量没有影响。最后,我们所有的积极(可实现性)结果都是通过建设性的,可实施的政策建立的。我们的主要定理描述了所有未退化通道以及几乎所有内存大小组合的容量区域减少(在“最佳”策略下)。值得注意的是,该定理基本上证明了:(1)噪声信道的存在总是会降低容量,(2)分配策略的更多内存始终会提高容量,并且(3)编码策略的更多内存几乎没有对容量没有影响。最后,我们所有的积极(可实现性)结果都是通过建设性的,可实施的政策建立的。(2)分配策略使用更多的内存总是可以提高容量,并且(3)编码策略使用的更多内存对容量几乎没有影响。最后,我们所有的积极(可实现性)结果都是通过建设性的,可实施的政策建立的。(2)分配策略使用更多的内存总是可以提高容量,并且(3)编码策略使用的更多内存对容量几乎没有影响。最后,我们所有的积极(可实现性)结果都是通过建设性的,可实施的政策建立的。
更新日期:2020-09-17
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