論文の概要: An Optimistic Algorithm for Online Convex Optimization with Adversarial Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08060v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 03:06:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:28.445720
• Title: An Optimistic Algorithm for Online Convex Optimization with Adversarial Constraints
• Title（参考訳）: 逆制約を考慮したオンライン凸最適化のための最適化アルゴリズム
• Authors: Jordan Lekeufack, Michael I. Jordan,
• Abstract要約: 逆制約を伴うオンライン凸最適化(OCO)について検討する。 本稿では,損失関数と制約関数の予測にアルゴリズムがアクセス可能な設定に着目する。 以上の結果から,現在のO(sqrtT) $ regret と $ tildeO(sqrtT) $ cumulative constraint violation の改善が期待できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License:
• Abstract: We study Online Convex Optimization (OCO) with adversarial constraints, where an online algorithm must make repeated decisions to minimize both convex loss functions and cumulative constraint violations. We focus on a setting where the algorithm has access to predictions of the loss and constraint functions. Our results show that we can improve the current best bounds of $ O(\sqrt{T}) $ regret and $ \tilde{O}(\sqrt{T}) $ cumulative constraint violations to $ O(\sqrt{E_T(f)}) $ and $ \tilde{O}(\sqrt{E_T(g)}) $, respectively, where $ E_T(f) $ and $ E_T(g) $ represent the cumulative prediction errors of the loss and constraint functions. In the worst case, where $ E_T(f) = O(T) $ and $ E_T(g) = O(T) $ (assuming bounded loss and constraint functions), our rates match the prior $ O(\sqrt{T}) $ results. However, when the loss and constraint predictions are accurate, our approach yields significantly smaller regret and cumulative constraint violations. Notably, if the constraint function remains constant over time, we achieve $ \tilde{O}(1) $ cumulative constraint violation, aligning with prior results.
• Abstract（参考訳）: 我々は,オンライン凸最適化(OCO)を逆制約付きで検討し,オンラインアルゴリズムは,凸損失関数と累積制約違反の両方を最小限に抑えるために,繰り返し決定をしなければならない。 本稿では,損失関数と制約関数の予測にアルゴリズムがアクセス可能な設定に着目する。 O(\sqrt{T}) $ regret と $ \tilde{O}(\sqrt{T}) $ cumulative constraint violations to $ O(\sqrt{E_T}) の現在の最適境界を改善することができることを示す。 (f)}) $ と $ \tilde{O}(\sqrt{E_T) (g)}) $ それぞれ、$ E_T である。 (f)$と$E_T (g)$は損失関数と制約関数の累積予測誤差を表す。 最悪の場合、$E_T (f) = O(T) $ と $ E_T (g) = O(T) $ (有界損失と制約関数を仮定すれば) 我々のレートは以前の$ O(\sqrt{T}) $の結果と一致する。 しかし、損失予測と制約予測が正確であれば、我々のアプローチは、後悔と累積的制約違反を著しく小さくする。 特に、制約関数が時間とともに一定であれば、以前の結果と一致して$ \tilde{O}(1) $ cumulative constraint violationを達成します。

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