我们在本文中解决了一种带有任务转移的在线网络资源分配问题，提出了基于指数加权方法的随机在线算法，证明了该算法具有次线性时间后悔，通过对人工数据进行性能测试并与强化学习方法进行比较表明我们的方法优于后者。

Nov, 2023

本文研究了一个在线资源预订问题，通过一个由两个计算节点组成的通信网络，在有限时间内最小化整体预订成本，并且保持累计违规与运输成本在一定预算限制下的在线重复博弈，提出了一个在线鞍点算法来解决该问题。

May, 2023

本文提出一种针对多个资源分配问题的算法体系，将在线请求建模为每次从未知的概率分布中独立抽取，给出了一个在任意接受数据的情况下获得一定比例最优解的单一算法，并且探究了如何在任意情况下应对敌对分布。同时，文中提出了解决大型 LPs 混合装填覆盖问题的快速算法，并分析了该算法在在线拍卖、网络路由和广告策略方案等特殊情况下的应用。

Mar, 2019

研究了在线分配问题，通过创建不对称性来控制重用性引起的随机依赖，并建立了一个新算法，获得了最佳竞争比率。(The paper studies the problem of online allocation and proposes a new algorithm that creates asymmetry to control the stochastic dependencies induced by reusability, achieving the best possible competitive ratio.)

Feb, 2020

提出和分析一种新型的 Follow-the-Perturbed-Leader 类型算法，用于在线方式解决一般的长期受约束的优化问题，其中目标和约束不一定是凸的。通过将随机线性扰动和强凸扰动分别引入原始和对偶方向，搜索全局极小极大点作为解决方案，并基于两个特定的预期静态累积遗憾定义，推导出这类问题的第一个次线性 $O (T^{8/9})$ 遗憾复杂度。该算法应用于解决长期（风险）受约束的河流污染源辨识问题，验证了理论结果的有效性，并表现出比现有方法更优越的性能。

Nov, 2023

本文针对在线资源分配问题提出了一个基于非均匀和已知到达分布的参数化线性规划算法，并进行了实验结果测试。

Dec, 2020

我们提出了一个基于学习的框架，用于在瞬时约束下在自组干扰网络中进行高效能量分配。我们将最优能量分配与瞬时约束相结合，通过使用演员 - 评论家算法在每个步骤获得满足约束的能量分配，并通过实验分析证明了该方法的有效性和效率。

Jan, 2024

本文研究了一个多期的长期资源分配问题，其中每个周期需要一个多阶段的决策过程。我们将此问题定义为具有未知非平稳转换和随机非平稳奖励和资源消耗函数的离散时段有限马尔可夫决策过程的在线资源分配问题。我们提出了一种基于占用度量的等效在线线性规划重构方法，并开发了一种在线镜像下降算法。我们证明，在随机奖励和资源消耗函数下，在线镜像下降算法的期望遗憾值受到了限制。

May, 2023

本研究探讨在无线通信系统中设计最优资源分配策略。使用深度神经网络进行训练，同时解决主次变量优化问题。通过数值模拟，验证了所提出方法在许多无线资源分配问题中的有效性。

Jul, 2018

提出了一种适应性在线梯度下降算法，用于解决具有长期约束的在线凸优化问题，可以处理任意凸约束，该算法在损失和约束违规方面分别具有 O (T^max {β,1−β}) 和 O (T^(1−β/2)) 的累积遗憾界，优于 Mahdavi 等（2012 年）最好的已知累积遗憾界，该算法的性能已在实践中得到验证。

Dec, 2015