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清华大学交叉信息院黄隆波团队成果获得ACM SIGMETRICS 2025论文奖

2025/06/19

近日,清华大学交叉信息院黄隆波教授团队科研成果“老虎机式反馈下的对抗网络优化:在非稳定的多跳网络中最大化效用”(Adversarial Network Optimization under Bandit Feedback: Maximizing Utility in Non-Stationary Multi-Hop Networks)在美国计算机协会(ACM)计算机系统测量和建模学会会议(ACM SIGMETRICS 2025(International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems)上获得最佳论文奖。

清华大学交叉信息院黄隆波团队成果获得ACM SIGMETRICS 2025最佳论文奖

获奖证书

黄隆波团队聚焦网络优化领域的经典问题“随机网络优化(SNO)”进行探索。该问题考虑在动态变化的网络系统中,如何合理分配网络资源以最优化吞吐量和系统效用,在网络通信、计算调度与运筹管理等领域均有重要应用。传统的SNO算法通常要求网络条件(例如信道质量、传输带宽、任务到达速率等)具备稳定的分布,且这些条件在每次做出分配前就对决策者已知,因而在许多重要的动态、未知场景中难以直接应用。

针对这些局限性,黄隆波团队提出新的理论模型“对抗网络优化(ANO)”并设计了新的优化算法。该算法在网络条件动态、对抗且信息反馈极度受限的情况下,在任意复杂的多跳网络中,都能保证网络系统的长期稳定和效用最大化。算法首先通过全局的Lyapunov分析,将ANO性能分析与对抗式在线学习建模进行结合。针对网络优化问题的固有挑战,例如无上界且变化剧烈的任务队列,论文给出了新的、面向队列的在线学习算法以实现自适应。最后,通过自控制的思路,将网络系统中的任务总数用其自身的多项式控制,进而提供了网络系统的吞吐量保证,并证明系统效用以多项式速度收敛至最优值。

论文第一作者为姚班2024届本科毕业生戴言,通讯作者为交叉信息院教授黄隆波。


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