California Institute of Technology（加州理工学院）

Distributed Constraint Optimization via Online Learning and Iterative Pricing with Application to Large-Scale Satellite Scheduling

通过在线学习和迭代定价进行分布式约束优化及其在大规模卫星调度中的应用

Itai Zilberstein, Pranav Rajbhandari, Steve Chien, Tuomas Sandholm

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology（喷气推进实验室，加州理工学院） ； Strategy Robot, Inc.（战略机器人公司） ； Strategic Machine, Inc.（战略机器公司） ； Optimized Markets, Inc.（优化市场公司） 纠错

AI总结 研究分布式约束优化问题，通过结合在线学习方法与迭代定价框架，将其应用于大规模卫星调度，在实际问题实例上取得近最优性能，满足观测请求比例远超最先进基线。