論文の概要: Online Long-run Constrained Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02426v1
• Date: Sat, 4 Nov 2023 15:08:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 17:45:02.069875
• Title: Online Long-run Constrained Optimization
• Title（参考訳）: オンライン長期制約最適化
• Authors: Shijie Pan and Wenjie Huang
• Abstract要約: 各周期において、ランダムな線形摂動と強い凹凸摂動は、それぞれ主方向と双対方向に、オフラインのオラクルに組み込まれている。 提案アルゴリズムは,長期(リスク)制約のある河川汚染源同定問題に対処するために適用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4022340214033915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a novel Follow-the-Perturbed-Leader type algorithm is proposed and analyzed for solving general long-term constrained optimization problems in online manner, where the objective and constraints are not necessarily convex. In each period, random linear perturbation and strongly concave perturbation are incorporated in primal and dual directions, respectively, to the offline oracle, and a global minimax point is searched as solution. Based on two particular definitions of expected static cumulative regret, we derive the first sublinear $O(T^{8/9})$ regret complexity for this class of problems. The proposed algorithm is applied to tackle a long-term (risk) constrained river pollutant source identification problem, demonstrating the validity of the theoretical results and exhibiting superior performance compared to existing method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,目的と制約が必ずしも凸であるとは限らないオンライン方式の長期的制約付き最適化問題を解くために,新しい追従型アルゴリズムを提案し,解析する。 各期間において、ランダムな線形摂動と強い凹凸摂動をそれぞれ、オフラインのオラクルにプリマル方向とデュアル方向に組み入れ、グローバルミニマックス点を解として探索する。 期待される2つの静的累積後悔の定義に基づいて、この問題のクラスに対する最初のサブ線形$O(T^{8/9})$後悔の複雑さを導き出す。 提案アルゴリズムは,長期(リスク)制約のある河川汚染源同定問題に対処し,理論結果の有効性を実証し,既存手法と比較して優れた性能を示す。

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