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COCO 问题实现多对数约束违反与近优遗憾
论文研究带对抗性凸损失与约束的在线凸优化（COCO），提出结合连续 Hedge 与收缩可行集消除的在线策略。该策略在保持 O(√(T log T)) 遗憾的同时，将累积约束违反从多项式级降至 O(log²T)，核心工具是 Grünbaum 不等式与自适应学习率势函数。
arXiv cs.LG27 天前
#约束优化
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DePICT：约束下游任务的决策保持接口
论文提出 DePICT，通过按优化器解敏感度对上下文方向排序并跨运行区间聚合，构建决策保持接口。基于 KKT 条件刻画上下文方向何时与优化器相关，指出出现在活跃优化问题中未必影响最终决策。受控诊断中精确恢复决策相关接口，线性预测器遗憾降至 0.009，远优于最强基线 0.475。
arXiv cs.LG27 天前
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基于 Frank-Wolfe 的约束组合优化自监督学习
论文提出一种通用框架，允许神经网络预测任意连续向量，再通过基于 Frank-Wolfe 与近似 Carathéodory 结果的几何分解算法，用可行解的稀疏凸组合逼近。该分解导出几乎处处可微的自监督损失，并在推理时提供自动舍入保证。在二次分配、最大覆盖与旅行商问题上展示了强劲性能。
arXiv cs.LG40 天前
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基于张量分解的约束感知离散黑盒优化
针对离散黑盒优化中代理模型难以捕捉可行性逻辑约束的问题，论文提出基于张量分解的代理建模方法，直接整合可行性信息。作者将代理训练形式化为约束多项式优化，并用 T-范数导出的可微惩罚项求解松弛形式。在合成与真实基准（含压力容器设计）上，该方法有效避开不可行区域，提升样本效率。
arXiv cs.LG53 天前