論文の概要: Adaptive Decision-Making with Constraints and Dependent Losses: Performance Guarantees and Applications to Online and Nonlinear Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03321v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 18:32:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:57:14.042603
• Title: Adaptive Decision-Making with Constraints and Dependent Losses: Performance Guarantees and Applications to Online and Nonlinear Identification
• Title（参考訳）: 制約・依存損失を考慮した適応的意思決定:オンライン・非線形同定への性能保証と応用
• Authors: Michael Muehlebach
• Abstract要約: エージェントが有限の選択肢の中から繰り返し選択することで累積性能目標を最適化する適応的意思決定問題を考える。 我々のアルゴリズムと分析はインスタンス依存であり、つまり、環境の最適以下の選択は、我々の後悔の限界に利用され、反映される。 得られたアルゴリズムの性能は2つの数値例で強調される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.787117733071415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider adaptive decision-making problems where an agent optimizes a cumulative performance objective by repeatedly choosing among a finite set of options. Compared to the classical prediction-with-expert-advice set-up, we consider situations where losses are constrained and derive algorithms that exploit the additional structure in optimal and computationally efficient ways. Our algorithm and our analysis is instance dependent, that is, suboptimal choices of the environment are exploited and reflected in our regret bounds. The constraints handle general dependencies between losses (even across time), and are flexible enough to also account for a loss budget, which the environment is not allowed to exceed. The performance of the resulting algorithms is highlighted in two numerical examples, which include a nonlinear and online system identification task.
• Abstract（参考訳）: エージェントが有限の選択肢の中から繰り返し選択することで累積性能目標を最適化する適応的意思決定問題を考える。 従来の予測手法と比較して、損失が制約される状況や、最適かつ計算効率のよい方法で付加構造を利用するアルゴリズムを導出する。 我々のアルゴリズムと分析はインスタンス依存であり、環境の最適以下の選択は、我々の後悔の限界に利用され、反映される。 制約は損失間の一般的な依存関係(時間を超えても)を扱い、環境が超過できない損失予算も考慮できるほど柔軟である。 得られたアルゴリズムの性能は非線形およびオンラインシステム識別タスクを含む2つの数値例で強調される。

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