Vi föreslår algoritmer för online konvex optimering som leder till kumulativa squared restriktion överträdelser av formen β  på (0, 1). Tidigare litteratur har fokuserat på långsiktiga begränsningar av formen g(x t ). Där kan strikt genomförbara lösningar undanröja effekterna av kränkta begränsningar. Däremot bestraffar den nya formen kraftigt stora tvångsöverträdelser och annulleringseffekter kan inte förekomma. Dessutom är användbara gränser för det enda steget begränsning överträdelse [g(x t )] + härleds. För konvexa mål, våra beklagande gränser generalisera befintliga gränser, och för starkt konvexa mål vi ger förbättrad ånger gränser. I numeriska experiment visar vi att vår algoritm noga följer begränsningsgränsen som leder till låg kumulativ överträdelse.
Den nya restform av restriktioner som beaktas i REF bestraffar kraftigt stora överträdelser av restriktioner och strikt genomförbara lösningar i vissa omgångar kan inte eliminera effekterna av överträdelser i andra omgångar.
Online convex optimization for cumulative constraints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}