调整参数-机器学习

Question

我正在逐个数据包远程传输一些数据。 在发送每个数据包之前，我需要睡眠一段时间（毫秒）。 传输每个文件后，我都会收到反馈：失败或成功。 当然，延迟越小，成功率就越小，但是转移的时间会更少。 我的目标是自动调整电流延迟，以使平均成功率等于某个常数（例如98％）。 凭直觉我假设：

1. 每次成功转移后，我都会增加电流延迟
2. 每次传输失败后，我都会减少电流延迟
3. 随着时间的流逝，我将修改电流延迟减小

您会建议使用哪些算法来有效地（从学习时间，记忆的角度）找到最佳参数值？

Answer 1

您实质上是在描述网络拥塞解决方案。 有关该主题的更多信息，请参见http://en.wikipedia.org/wiki/Network_congestion_avoidance#Avoidance 。

一种最适合您的算法是减少每次成功传输后的等待时间。 传输失败后，请增加时间（增加一定数量或动态增加），然后无限期地重复。 我希望我能记住该算法的具体名称，但此刻它在逃避我。

请注意，如果您确实是通过网络发送数据包，而不仅仅是播放网络，则“最优”不是一个常数，因为网络始终处于变化状态。