Семинары
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Календарь
Поиск
Регистрация семинара

RSS
Ближайшие семинары




Стохастический анализ в задачах
21 сентября 2013 г. 11:00, г. Москва, Большой Власьевский переулок, дом 11
 


Задача о двуруком бандите в приложении к параллельной обработке данных

А. В. Колногоров

Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого
Дополнительные материалы:
Adobe PDF 1.7 Mb
Adobe PDF 2.6 Mb

Количество просмотров:
Эта страница:282
Материалы:64

Аннотация: Рассматривается задача о двуруком бандите в приложении к обработке больших массивов данных. Предполагается, что данные могут обрабатываться одним из двух альтернативных методов с фиксированными, но априори неизвестными эффективностями. Надо так организовать обработку, чтобы определить более эффективный метод и обеспечить его преимущественное применение. При этом данные допускается объединять в группы и обрабатывать параллельно.
Суть результата состоит в том, что параллельная обработка практически не приводит к потере качества управления, т.е. к увеличению минимаксного риска. Например, 30000 тысяч данных могут быть обработаны партиями по 1000 штук за 30 этапов приблизительно с такими же максимальными потерями, как если бы они обрабатывались оптимально по одному. Важно, что минимаксные стратегия и риск могут быть найдены численными методами для произвольного конечного горизонта управления. При этом оказывается, что для практических целей горизонт совсем не должен быть большим. Например, 30 или 50 этапов управления вполне достаточно (т.е. данные надо разбивать на 30 и, соответственно, 50 партий). Отметим, что большинство результатов в данной области, напротив, имеют дело с асимптотическими оценками, которые мало что дают для небольших значений горизонта.

Дополнительные материалы: review.pdf (1.7 Mb) , two_armed.pdf (2.6 Mb)
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024