Vi introducerar online stokastiska Convex Programmering (CP) problem, en mycket allmän version av stokastiska online problem som tillåter godtyckliga konkava mål och konvexa genomförbarhet begränsningar. Många välstuderade problem som online stokastisk packning och täckande, online stokastisk matchning med konkava avkastning, etc. bilda ett specialfall av online stokastisk CP. Vi presenterar snabba algoritmer för dessa problem, som uppnår nästan optimala ångergarantier för både i.i.d. och slumpmässiga permutationsmodeller av stokastiska ingångar. När våra idéer tillämpas på specialfallet online packning, ger våra idéer en enklare och snabbare primal-dual algoritm för detta väl studerade problem, som uppnår det optimala konkurrensförhållandet. Våra tekniker tydliggör kopplingen mellan primal-dual paradigm och online-inlärning till online stokastisk CP.
Närmsta för oss är REF, som studerar allmänna online-allokeringsproblem som möjliggör konkava mål och konvexa genomförbarhetsbegränsningar.