arXiv cs.AI· Minghao Kong, Zirong Liu, Jianhao Wu, Muyao Chen, Jianxin Wu, Rongjie Wang·· 10 小时前AI 评分18
FPTR：面向截止时间约束联合波束与资源分配的可保留可行性事务式精化方法
FPTR: Feasibility-Preserving Transactional Refinement for Deadline-Constrained Joint Beam and Resource Allocation
AI 导读
FPTR 提出一种保留可行性的事务式精化方法，用于短间隔无线调度器在截止时间前返回完整可行的波束与资源分配。
正文 · AI 翻译
摘要：短间隔无线调度器必须在每个执行截止时间之前返回完整、可行的波束与资源分配，而迟交或无效的输出在当前控制周期内不产生任何效用。搜索更长时间可以增加传输流量，但也可能错过截止时间，或只留下不可行的中间解。我们提出可行性保持事务式精化（FPTR），它始终保留一个经过验证的可行分配，即现任解。每个精化阶段构建一个独立的候选解，并保持现任解不变。只有当候选解完整、在其阶段截止时间之前通过可行性验证器，并且严格改进目标函数时，它才会替换现任解；否则被丢弃。四个精化阶段使用该规则：感知缓冲区的资源选择、兼容组（CG）用户共享、根据剩余需求重建波束掩码，以及两个资源的联合重新分配。在 150 个固定合成实例上，完整流水线（Full）相比轻量级波束优先参考方案平均提升流量 3.83%，相比其 Base 构造器提升 1.79%。在输入匹配的单独测试集中，Full 超过六个独立搜索基线（ALNS、禁忌搜索、GA、模拟退火、迭代局部搜索和 GRASP）6.68-8.35%，其中晚于 100 ms 的输出获得零效用。内部测试集中全部 750 次 Full 运行均返回可行分配，且没有一次超过 100 ms。将强制输出构造与可选精化解耦，使空闲计算时间能够改进分配，而不会危及现任解。开源实现支持独立复现。
| 评论： | 14 页，4 幅图；包含附录。代码：此 https URL |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；硬件架构（cs.AR）；性能（cs.PF） |
| 引用为： | arXiv:2611.06491 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.06491v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06491 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026 年 11 月 4 日星期三 13:27:57 UTC（481 KB）
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