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Bubeck et al.
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新分析表明现有算法可实现对抗性赌博机的最优遗憾
研究人员分析了对抗性多臂赌博机的遗憾界限，重点关注二阶路径长度遗憾。他们证明了 Bubeck 等人提出的现有算法可以在赌博机反馈下实现接近最优的遗憾界限，特别是匹配了对数因子以下的理论下界。这是通过更详细的分析实现的，并且可以使用自适应重启方案来消除二阶路径长度的知识。
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研究人员探索鲁棒的分布外优化和随机函数最大化
研究人员提出了一种新颖的鲁棒分布外随机优化框架，旨在即使在历史数据与目标分布不完全匹配的情况下也能做出有效决策。该方法从相关数据分布中学习一个不确定性集，并将其纳入最小-最大随机规划中，提供了严格的泛化保证。在新闻供应商和投资组合优化任务上的实验表明，该方法在未见过分布下的性能优越。此外，还提出了一种名为StoSOO的新算法，用于带有噪声评估的全局函数最大化，该算法在对函数的半度量没有先验知识的情况下运行，并实现了近乎最优的性能。