Lagrangian dual reformulation

新方法通过集成模型和最坏情况分布分析增强鲁棒优化

研究人员开发了用于分布鲁棒优化（一种考虑数据分布不确定性的技术）的新方法。一种方法是集成分布鲁棒贝叶斯优化（Ensemble Distributionally Robust Bayesian Optimization），它使用模型集成来提高鲁棒性并实现理论上的次线性遗憾界限。另一篇论文介绍了分布鲁棒多目标优化（DR-MOO），其算法在最坏情况分布下最小化目标，从而提高了样本复杂度。此外，还提出了一个用于分布鲁棒学习的框架，以优化一阶方…