論文の概要: Online Non-convex Optimization with Long-term Non-convex Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02426v3
• Date: Sun, 12 May 2024 17:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 01:02:54.922044
• Title: Online Non-convex Optimization with Long-term Non-convex Constraints
• Title（参考訳）: 長期非凸制約を用いたオンライン非凸最適化
• Authors: Shijie Pan, Wenjie Huang,
• Abstract要約: Follow-the-Perturbed-Leader型アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,長期(極値)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）: 2.033434950296318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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 arbitrarily generated and 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 the solution. Based on a proposed 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 (extreme value) constrained river pollutant source identification problem, validate the theoretical results and exhibit superior performance compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 目的と制約が任意に生成され、必ずしも凸ではないオンライン手法で、一般的な長期制約付き最適化問題を解くために、新しいFollow-the-Perturbed-Leader型アルゴリズムを提案し、解析した。 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、オフラインのオラクルに対して原始方向と双対方向に組み込まれ、その解として、大域的なミニマックス点が探索される。 提案された静的累積的後悔に基づいて、この問題のクラスに対する最初のサブ線形$O(T^{8/9})$後悔の複雑さを導出する。 提案アルゴリズムは,河川汚染源の長期的(極端値)の特定問題に対処し,理論的結果の検証を行い,既存手法と比較して優れた性能を示す。

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