基于机器学习的调度：范式转变

Research Paper#Machine Learning, Scheduling, Optimization🔬 Research|分析: 2026年1月3日 19:48•
发布: 2025年12月27日 16:33
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分析

本文综述了调度问题的演变，重点介绍了从传统优化方法到数据驱动、以机器学习为中心的方法的转变。它之所以重要，是因为它解决了将调度适应动态环境日益增长的重要性，以及机器学习在各个行业中提高效率和适应性的潜力。本文提供了对不同方法的比较综述，为研究人员和从业者提供了宝贵的见解。
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"The paper highlights the transition from 'solver-centric' to 'data-centric' paradigms in scheduling, emphasizing the shift towards learning from experience and adapting to dynamic environments."
A
ArXiv2025年12月27日 16:33
* 根据版权法第32条进行合法引用。
较旧

On the Reynolds-number scaling of Poisson solver complexity

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