Learning for Decision and Control in Stochastic Networks (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms) (2023)

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Learning for Decision and Control in Stochastic Networks (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms) (2023)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 71 p.
  • 商品コード 9783031315961

Full 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.

Contents

Introduction.- The Stochastic Network Model.- Network Optimization Techniques.- Learning Network Decisions.- Summary and Discussions.

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