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Learning for Decision and Control in Stochastic Networks

Longbo Huang
Livre broché | Anglais | Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms
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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) :
Longbo Huang
Editeur:
Springer

Contenu

Nombre de pages :
71
Langue:
Anglais
Collection :
Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms

Caractéristiques

EAN:
9783031315992
Date de parution :
21-06-24
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
168 mm x 240 mm
Poids :
158 g
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