論文の概要: Augmented Lagrangian Methods for Time-varying Constrained Online Convex Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09571v1
• Date: Thu, 19 May 2022 14:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 23:20:14.377952
• Title: Augmented Lagrangian Methods for Time-varying Constrained Online Convex Optimization
• Title（参考訳）: 時間制約付きオンライン凸最適化のための拡張ラグランジアン法
• Authors: Haoyang Liu and Xiantao Xiao and Liwei Zhang
• Abstract要約: オンライン凸最適化(OCO)と時間的損失と制約関数について検討する。 まず,時間変動関数制約OCOのためのモデルベース拡張ラグランジアン法(MALM)のクラスを開発する。 提案アルゴリズムの効率性を示すために, 制約OCOのいくつかの例について数値計算を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.662966122370634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider online convex optimization (OCO) with time-varying loss and constraint functions. Specifically, the decision maker chooses sequential decisions based only on past information, meantime the loss and constraint functions are revealed over time. We first develop a class of model-based augmented Lagrangian methods (MALM) for time-varying functional constrained OCO (without feedback delay). Under standard assumptions, we establish sublinear regret and sublinear constraint violation of MALM. Furthermore, we extend MALM to deal with time-varying functional constrained OCO with delayed feedback, in which the feedback information of loss and constraint functions is revealed to decision maker with delays. Without additional assumptions, we also establish sublinear regret and sublinear constraint violation for the delayed version of MALM. Finally, numerical results for several examples of constrained OCO including online network resource allocation, online logistic regression and online quadratically constrained quadratical program are presented to demonstrate the efficiency of the proposed algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン凸最適化(OCO)と時間的損失と制約関数について考察する。 具体的には、過去の情報のみに基づいて順次決定を行うが、時間とともに損失や制約関数が明らかにされる。 まず, 時間変動関数制約OCOのためのモデルベース拡張ラグランジアン法 (MALM) のクラスを (フィードバックの遅れなく) 開発した。 標準的な仮定では、MALMのサブリニア後悔とサブリニア制約違反を確立する。 さらに,遅延フィードバックを伴う時間変動機能制約付きocoに対応するためにmalmを拡張し,遅延のある意思決定者に損失と制約関数のフィードバック情報を開示する。 追加の仮定がなければ,MALMの遅延バージョンに対するサブリニア後悔とサブリニア制約違反も成立する。 最後に,オンラインネットワークリソース割り当て,オンラインロジスティック回帰,オンライン2次制約付き二次プログラムなど,制約付きocoのいくつかの例について数値計算を行い,提案アルゴリズムの効率性を示す。

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