調整參數-機器學習

Question

我正在逐個數據包遠程傳輸一些數據。 在發送每個數據包之前，我需要睡眠一段時間（毫秒）。 傳輸每個文件后，我都會收到反饋：失敗或成功。 當然，延遲越小，成功率就越小，但是轉移的時間會更少。 我的目標是自動調整電流延遲，以使平均成功率等於某個常數（例如98％）。 憑直覺我假設：

1. 每次成功轉移后，我都會增加電流延遲
2. 每次傳輸失敗后，我都會減少電流延遲
3. 隨着時間的流逝，我將修改電流延遲減小

您會建議使用哪些算法來有效地（從學習時間，記憶的角度）找到最佳參數值？

Answer 1

您實質上是在描述網絡擁塞解決方案。 有關該主題的更多信息，請參見http://en.wikipedia.org/wiki/Network_congestion_avoidance#Avoidance 。

一種最適合您的算法是減少每次成功傳輸后的等待時間。 傳輸失敗后，請增加時間（增加一定數量或動態增加），然后無限期地重復。 我希望我能記住該算法的具體名稱，但此刻它在逃避我。

請注意，如果您確實是通過網絡發送數據包，而不僅僅是播放網絡，則“最優”不是一個常數，因為網絡始終處於變化狀態。