リスク情報を用いたオンライン資源分配
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概要
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本論文では, 動的資源分配問題について, オンライン予測の枠組みで考察を行う. 我々は, 広く研究されているオンライン学習のモデルを一般化したモデルを提案する. このモデルでは, 学習者はそれぞれの投資先のリスクがどれほど高いかという情報を知ることができる. このような仮定はごく自然なもので, 多くの例が考えられる. 例えば競馬では, 投資家は資金を賭ける前にリスク情報として馬の倍率を知ることができ, 投資家はその倍率を考慮した投資が許される. 本論分ではアグリゲーティングアルゴリズムをこのような問題に適用し, 厳密な性能評価を行う. 我々の結果は, 投資先のリスクが一様である場合と比較して, それぞれの投資先でリスクが異なるほど, アルゴリズムはよりよい性能を持つことを示唆している.
- 2005-03-11
著者
-
瀧本 英二
九州大学大学院システム情報科学研究院情報理学部門
-
丸岡 章
東北大学大学院情報科学研究科
-
丸岡 章
Graduate School Of Information Sciences Tohoku University
-
瀧本 英二
九州大学システム情報科学研究院情報学部門
-
丸岡 章
東北大学 大学院情報科学研究科
-
原田 薫明
東北大学 大学院情報科学研究科
-
瀧本 英二
東北大学 大学院情報科学研究科
-
原田 薫明
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
-
原田 薫明
Graduate School Of Information Sciences Tohoku University
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