Rahul Vaze

新的CONES框架优化具有演化可行集的在线算法

研究人员推出了一种新的在线算法框架CONES（Convex Optimization with Nested Evolving Feasible Sets）。CONES 针对目标函数固定但可行区域随时间以嵌套序列变化的情况。目标是在保持可行性的同时，最小化针对静态基准的遗憾和移动成本。提出的算法在遗憾和移动成本方面实现了理论性能界限，其中一种特定算法为强凸损失函数提供了零遗憾和对数移动成本。