Vi presenterar en adaptiv online lutning nedstigning algoritm för att lösa online konvex optimering problem med långsiktiga begränsningar, som är begränsningar som måste uppfyllas när de ackumuleras över ett begränsat antal omgångar T, men kan brytas i mellanliggande omgångar. För vissa användardefinierade avräkningsparametern β  på (0, 1) uppnår den föreslagna algoritmen kumulativa ångergränser för O(T max{β,1−β} ) och O(T 1−β/2 ) för förlust- respektive restriktionsöverträdelser. Våra resultat håller för konvexa förluster och kan hantera godtyckliga konvexa begränsningar utan att kräva kunskap om antalet rundor i förväg. Våra bidrag förbättras över de mest kända kumulativa ånger gränser genom att är respektive O(T 1/2 ) och O(T 3/4 ) för allmänna konvexa domäner, och respektive O(T 2/3 ) och O(T 2/3 ) när ytterligare begränsning till polyhedral domäner. Vi kompletterar analysen med experiment som validerar prestandan hos vår algoritm i praktiken.
Dokumentet i REF utvidgar arbetet [MJY12] genom att föreslå en algoritm för allmänna OCO-problem med långsiktiga begränsningar som kan balansera ångra och begränsa överträdelser.
Adaptive Algorithms for Online Convex Optimization with Long-term Constraints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}