知识状态算法：有限信息下的随机化
数据结构与算法
2007-05-23 v1
摘要
我们引入了知识状态的概念；许多著名的算法都可以被视为知识状态算法。知识状态方法可用于构造竞争性随机在线算法，并研究竞争性与内存之间的权衡。知识状态通过固定一个工作函数来简单地陈述对手的条件义务，并为算法提供一个分布。当知识状态算法接收到一个请求时，它会计算一个或多个“后续”知识状态，以及转移到每个状态的概率。然后，算法使用随机化从这些后续状态中选择一个作为新的知识状态。我们将该方法应用于分页问题。针对缓存大小为 k=2 和 k=3 的情况，我们提出了具有最优竞争力的分页算法。这些算法仅使用非常有限数量的书签。
引用
@article{arxiv.cs/0701142,
title = {Knowledge State Algorithms: Randomization with Limited Information},
author = {Wolfgang Bein and Lawrence L. Larmore and Rüdiger Reischuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0701142},
year = {2007}
}
备注
17 pages, 2 figures