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1新加坡国立大学量子技术中心,新加坡3科学驱动器2,新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心,NIST/马里兰州,马里兰州,马里兰州大学公园,20742,美国20742,美国3美国高性能计算研究所(IHPC)16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798,新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买,孟买,孟买400076,印度8量子信息卓越中心,计算,科学和技术卓越中心,印度孟买孟买,孟买,印度400076
本文研究了网络化多智能体系统中的学习增强分散式在线凸优化,这是一个尚未得到充分探索的具有挑战性的场景。我们首先考虑一种线性学习增强分散式在线算法(LADO-Lin),该算法以线性方式将机器学习(ML)策略与基线专家策略相结合。我们表明,虽然 LADO-Lin 可以利用 ML 预测的潜力来提高平均成本性能,但它不能保证最坏情况的性能。为了解决这个限制,我们提出了一种新颖的在线算法(LADO),该算法自适应地结合 ML 策略和专家策略来保护 ML 预测,从而实现强大的竞争力保证。我们还证明了 LADO 的平均成本界限,揭示了平均性能和最坏情况鲁棒性之间的权衡,并展示了通过明确考虑鲁棒性要求来训练 ML 策略的优势。最后,我们对分散式电池管理进行了实验。我们的结果突出了 ML 增强在提高 LADO 的平均性能以及保证的最坏情况性能方面的潜力。
∗ 斯坦福大学和拍卖学。电子邮件:milgrom@stanford.edu † 斯坦福大学和拍卖学。电子邮件:mwatt@stanford.edu。感谢 Mohammad Akbarpour、Martin Bichler、Robert Day、Ravi Jagadeesan、Fuhito Kojima、Shoshana Vasserman 以及斯坦福大学、苏黎世大学、NBER 市场设计工作组、西蒙斯劳弗数学科学研究所和第 32 届石溪国际博弈论会议的研讨会参与者,以及对本项目提出的有益意见和建议的审稿人。本文的扩展摘要发表在第 23 届 ACM 经济与计算会议 (EC'22) 的论文集上,2022 年 7 月 11 日至 15 日,美国科罗拉多州博尔德,题为“无凸性市场的线性定价机制”。本文的早期草稿以“非凸经济的瓦尔拉斯机制和约束形式第一福利定理”为题发表。米尔格罗姆感谢美国国家科学基金会 (拨款编号 SES-1947514) 的支持。瓦特感谢斯坦福大学 Koret 奖学金、Ric Weiland 研究生奖学金和 Gale and Steve Kohlhagen 经济学奖学金的支持。
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基于证据的支持在整个生命周期中对自闭症患者的支持:最大程度地提高潜力,最大程度地限制障碍并优化人与环境。柳叶刀神经病学。19((5):434–451,2020 (4)勋爵C,Charman T,Havdahl A等:自闭症的护理和临床研究的柳叶刀委员会。柳叶刀。399 (10321):271–334,2022 (5(5)Baron-Cohen S.科学美国博客[互联网] 2019年。可从:https:// blogs获得。scientififififations/observations/the-concept-of--oyovertity-is-dividing-the-autism-community/。((6)Calder L,Hill V,Pellicano e。:“有时候我想独自玩”:了解友谊对主流小学的自闭症儿童意味着什么。自闭症。17((3):296–316,2013 (7(7)Senju A,Maeda M,Kikuchi Y等:自闭症谱系障碍儿童缺乏传染性打哈欠。生物学信。3 (6):706–708,2007年(8)(8)Joly-Mascheroni RM,Senju A,Shepherd AJ:狗抓住了人类打哈欠。生物学信。4 (5):446–448,2008 (9(9)Palagi E,Leone A,Mancini G等:胶状狒狒中的传染性打哈欠,作为可能的表达
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摘要。我们提供了关于Dykstra的算法与Bregman预测的渐近行为的定量结果,著名的Dykstra算法的组合以及循环Bregman预测的方法,旨在确定最佳近似值,并在非正式设置中解决凸的可行性问题。我们提供的结果是通过证明挖掘的镜头,这是一种数学逻辑中的程序,可以从非效率证明中提取计算形式。具体而言,我们提供了低复杂性亚稳定性的高度均匀和可计算的速率,而且,我们还指定了一般情况,在这些情况下,人们可以获得充分和有效的收敛速率,尤其是欧几里得空间中Polyhedra的情况。作为我们定量分析的副产品,我们也是第一次建立了Dykstra方法与Bregman Projections的强烈收敛性。