注意：这是从 comp-sci 交叉发布的，因为我不知道这个社区存在！

我有一个问题，我想看看是否有文献：

考虑三种类型的演员，导演、聚合者和追随者。Director 与多个 Aggregator 对话，Aggregator 与多个 Followers 对话。主管向聚合器发出简单的命令，然后聚合器可以将命令分配给每个追随者，只要她认为合适。

那么问题是，Director 如何知道 Aggregator 是否可以在时间步 T 完成给定的请求？T+1？如果 T 是现在，那么这相对容易，因为聚合器可以简单地总结每个追随者的能力并返回它，说“这是我总共能做的”。那么问题是，如果主管在决定如何指导两个不同的聚合器时做自己的优化问题，给定每个命令，她必须能够预测聚合器将如何反应。即，在时间步 T 中给定方向 D 的情况下，聚合器在时间步 T+1 中的能力是什么？

由于聚合器的复杂性，我认为最好在聚合器（或其所有追随者）的当前状态中创建一个估计器。此外，聚合器可以将它想要的任何知识提供给主管，尽管理想情况下，无论追随者集的大小如何，它的大小都是恒定的。因此，这是聚合器方面的一个优化问题，用于创建最佳估计器，这是经过充分研究的。

我想知道的是：当您知道要估算的确切功能时，是否有任何有关创建估算器的文献？因此，如果我是聚合器，我怎么能告诉导演，在一个恒定的空间中，我提供的信息量与关注者的数量无关，这些信息需要最好地预测我会对给定的方向做出反应？

换句话说：我如何创建一个最佳估计器，在其中我完全了解我正在估计的函数的形状和组成？

我可以想到许多可能发生这种情况的地方，可能在网络、数据压缩等方面，尽管我认为我没有必要的词汇。我尝试通过聚合、优化、估计、预测、预测进行搜索，其中有许多与这些相关的关键字组合。有大量关于制作估计器和预测器的通用工作，尽管没有一个针对假设他们已经完全了解他们正在估计的内容。

[在找到这个堆栈交换后发布注释] 我读了一些，例如找到这个，并觉得我的问题仍然是独一无二的。在这种情况下，所有功能都是预先知道的。