该论文介绍了一个用于在线组合优化和有限带反馈的联邦学习框架，该框架将任何具有复杂度为 O (psi/epsilon^beta)（其中省略了对数计算，psi 是一个函数，beta 是常数）的离线单代理（alpha-epsilon）逼近算法转化为具有 m 个通信代理和 alpha 遗憾度的在线多代理算法，并保证了与时间跨度 T 的次线性增长，且随着通信代理数量的增加而线性加速。此外，该算法还具有高效的通信特性，只需要亚线性数量的通信轮次，通过将该框架成功应用于在线随机子模块最大化，并实现了第一个单代理和多代理设置的结果，以及恢复了专门的单代理理论保证。我们还通过对随机数据摘要问题的实证验证来展示所提出的框架的有效性，即使在单代理场景中也是如此。

May, 2024

这篇论文提出了联邦多臂老虎机的新模型，并研究了两个具体的联邦多臂老虎机模型，提出了 Federated Double UCB 方法用于解决两个模型，理论与实验结果表明了该算法的效果和高效性。

Jan, 2021

我们研究了面对自适应对手时的分布式在线和掷骰机凸优化问题。我们旨在在 $M$ 个并行工作的机器上通过 $T$ 轮和 $R$ 次间歇通信来最小化平均遗憾。在假设底层成本函数是凸函数并且可以自适应生成的情况下，我们的研究结果表明，在机器能够访问所查询点的一阶梯度信息时，合作是没有益处的。这与对于随机函数的情况形成了对比，其中每台机器从固定分布中抽样成本函数。此外，我们深入研究了带有掷骰机（零阶）反馈的联邦在线优化更具挑战性的情况，在该情况下，机器只能访问所查询点的成本函数值。这里的关键发现是确定合作有益且甚至可能导致机器数量的线性加速的高维度情况。我们通过开发新的分布式单点和双点反馈算法，进一步说明了我们的研究结果在联邦对抗线性掷骰机中的应用。我们的工作是对限制反馈的联邦在线优化的系统理解的首次尝试，并在间歇通信情况下获得了一阶和零阶反馈的严格遗憾界。因此，我们的研究填补了联邦在线优化中随机和自适应环境之间的差距。

Nov, 2023

本文研究了多臂赌博机问题在网络上的去中心化协作，采用加速一致性过程来计算所有智能体对每个臂的平均奖励，该算法采用上置信区间来决策，能够达到更好的回归界，同时不需要过多的底层网络信息。

Oct, 2018

本文提出了一种新型的联邦线性情境赌博机模型 Fed-PE，并采用协作算法来处理客户端的异质性，它基于新颖的多客户 G - 最优设计，并通过对不相交和共享参数情况下的对数通信成本，实现了几乎最优的遗憾。此外，本文还引入了一种新的概念 —— 共线依赖策略，并基于此导出了不相交参数情况下的严格极小化遗憾下界。实验结果表明，该算法在合成和真实数据集上均具有很好的鲁棒性。

Oct, 2021

本研究基于联邦学习多臂赌博机模型，在中心服务器和多个客户端之间定义了本地和全局最佳臂的概念，并提出了一种名为 FedElim 的新算法，以最小化总成本，其中总成本是所有客户处进行的臂数的总数和通信成本的总和，同时满足误差概率的上限约束。

Aug, 2022

我们研究了多臂赌博机和线性赌博机的联邦纯探索问题，在该问题中， M 个代理通过与中央服务器通信来合作地识别最佳臂。为了增强算法对延迟和代理不可用性的鲁棒性，我们提出了第一个用于固定置信度的联邦异步多臂赌博机和线性赌博机算法。我们的理论分析表明，所提出的算法在完全异步环境中实现了接近最优的样本复杂度和高效的通信成本。此外，基于合成和现实世界数据的实验结果从经验上阐明了所提出算法的有效性和通信成本效益。

Oct, 2023

研究在联邦学习环境下的线性赌博机优化问题，提出一个具有鲁棒聚合神谕的新算法，证明该算法对少于一半的代理进行拜占庭攻击是鲁棒的，并通过基于树的机制使算法具有差分隐私。如果已知污染程度较小，则使用平均几何中位数神谕来进行鲁棒聚合进一步改善遗憾界。

Apr, 2022

我们提出了一种名为 Fed-GO-UCB 的新算法，用于具有通用非线性目标函数的联邦赌博优化问题，通过严格证明，Fed-GO-UCB 能够以次线性速率实现累积遗憾和通信成本。

Nov, 2023

本文研究了存在拜占庭攻击的联邦多臂老虎机问题，并借鉴了鲁棒统计学中的方法提出了一种名为 Fed-MoM-UCB 的估算器，通过实验证明了其在面对拜占庭攻击时的有效性。

May, 2022