SRC：面向优化返回决策可行性的选择性风险校准
原文标题：Selected-Risk Calibration for Feasibility at Returned Decisions
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论文提出选择性风险校准（SRC），针对代理约束下优化器返回决策可能对真实约束不可行的问题，在给定目标分布上校准学习到的约束，保证以 1-δ 概率认证的每个裕度其不可行概率不超过 γ。实验显示覆盖 90% 随机输入的共形裕度仅覆盖 17% 的返回决策，而 SRC 在 62 组对比中 57 组不可行解不多于基线。
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