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Description
This book introduces the Learning-Augmented Network Optimization (LANO) paradigm, which interconnects network optimization with the emerging AI theory and algorithms and has been receiving a growing attention in network research. The authors present the topic based on a general stochastic network optimization model, and review several important theoretical tools that are widely adopted in network research, including convex optimization, the drift method, and mean-field analysis. The book then covers several popular learning-based methods, i.e., learning-augmented drift, multi-armed bandit and reinforcement learning, along with applications in networks where the techniques have been successfully applied. The authors also provide a discussion on potential future directions and challenges.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 71
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9783031315961
- Date de parution :
- 20-06-23
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 170 mm x 244 mm
- Poids :
- 317 g
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