Detta papper överväger online konvex optimering (OCO) med stokastiska begränsningar, som generaliserar Zinkevitjs OCO över en känd enkel fast uppsättning genom att införa flera stokastiska funktionella begränsningar som är i.i.d. genereras vid varje omgång och offentliggörs för beslutsfattaren först efter det att beslutet har fattats. Denna formulering uppstår naturligt när beslut begränsas av stokastiska miljöer eller deterministiska miljöer med bullriga observationer. Den innehåller också många viktiga problem som specialfall, såsom OCO med långsiktiga begränsningar, stokastisk begränsad konvex optimering och deterministisk begränsad konvex optimering. För att lösa detta problem, föreslår detta dokument en ny algoritm som uppnår O ( Ă T ) förväntade ånger och begränsningar överträdelser och O( Ă T log(T )) hög sannolikhet ångra och begränsa överträdelser. Experiment på en verklig datacenter schemaläggning problem ytterligare verifiera prestanda den nya algoritmen.
Helt nyligen utvecklade REF en metod för stokastisk online-optimering med allmänna stokastiska begränsningar genom att generalisera Zinkevitjs online-konvexa optimering.
Online Convex Optimization with Stochastic Constraints
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}