4846
правок
Irina (обсуждение | вклад) мНет описания правки |
Irina (обсуждение | вклад) м (→См. также) |
||
| (не показаны 2 промежуточные версии 2 участников) | |||
| Строка 27: | Строка 27: | ||
Доказательство этого утверждения основывается на понятии ''рабочей функции'', введенном в [5], | Доказательство этого утверждения основывается на понятии ''рабочей функции'', введенном в [5], которая используется в качестве инструмента отслеживания поведения оптимального оффлайнового алгоритма и оценки оптимальной стоимости последовательности запросов, а также тех же параметров для ''консервативных соперников'', которые назначают более высокие вероятности недавно запрошенным страницам. Этот тип соперника согласуется с ''локальностью ссылок'' – понятием, которое всегда было связано с алгоритмами подкачки и конкурентным анализом (хотя в работе [1] другое семейство распределений было предложено и проанализировано в рамках данной структуры, точнее отражающей это понятие). | ||
Первый результат говорит о том, что для любого соперника <math>D \in \Delta_{\epsilon}</math> существует консервативный соперник <math>\hat{D} \in \Delta_{\epsilon}</math>, такой, что коэффициент конкурентоспособности LRU относительно <math>\hat{D}</math> не меньше, чем коэффициент конкурентоспособности LRU относительно <math>D</math>. Было показано, что для любого консервативного соперника <math>D \in \Delta_{\epsilon}</math> относительно LRU существует консервативный соперник <math>D' \in \Delta_{\epsilon}</math> относительно онлайнового алгоритма A, такой, что коэффициент конкурентоспособности LRU относительно D не превышает | Первый результат говорит о том, что для любого соперника <math>D \in \Delta_{\epsilon}</math> существует консервативный соперник <math>\hat{D} \in \Delta_{\epsilon}</math>, такой, что коэффициент конкурентоспособности LRU относительно <math>\hat{D}</math> не меньше, чем коэффициент конкурентоспособности LRU относительно <math>D</math>. Было показано, что для любого консервативного соперника <math>D \in \Delta_{\epsilon}</math> относительно LRU существует консервативный соперник <math>D' \in \Delta_{\epsilon}</math> относительно онлайнового алгоритма A, такой, что коэффициент конкурентоспособности LRU относительно D не превышает коэффициента конкурентоспособности A относительно D'. Иными словами, для любого <math>\epsilon</math> LRU имеет оптимальный коэффициент конкурентоспособности <math>R(\Delta_{\epsilon})</math> для диффузной модели соперника. Это основной результат первой части работы [4]. | ||
| Строка 56: | Строка 56: | ||
Наконец, было показано, что для конкретной | Наконец, было показано, что для конкретной системы метрических задач эффективность просмотра вперед строго меньше вышеуказанной: для задачи подкачки сравнительное отношение составляет в точности min{''l + 1, k''}, то есть преимущество использования просмотра представляет собой минимальное из значений размера кэша и размера окна просмотра вперед плюс 1. | ||
== Применение == | == Применение == | ||
| Строка 77: | Строка 77: | ||
* [[Балансировка нагрузки]] | * [[Балансировка нагрузки]] | ||
* [[Системы метрических задач]] | * [[Системы метрических задач]] | ||
* [[Онлайн-алгоритм | * [[Онлайн-алгоритм раскраски интервалов]] | ||
* [[Онлайн-алгоритм обновления списков]] | * [[Онлайн-алгоритм обновления списков]] | ||
* [[Обмен пакетами при переключении между несколькими очередями]] | * [[Обмен пакетами при переключении между несколькими очередями]] | ||
| Строка 104: | Строка 104: | ||
9. Young, N.E.: On-Line Paging against Adversarially Biased Random Inputs. J. Algorithms 37, 218 (2000) | 9. Young, N.E.: On-Line Paging against Adversarially Biased Random Inputs. J. Algorithms 37, 218 (2000) | ||
[[Категория: Совместное определение связанных терминов]] | |||
правок