旨在最大化社会福利，我们研究重复选择政策的问题，由私人效用和公共收入构成的加权和。通过实验证明，我们获得了与误差下界相匹配的上界，表明福利最大化比多臂赌博问题更困难，且我们的算法实现了最佳速率。

Oct, 2023

本研究探讨了如何在多个目标之间实现公平的多目标强化学习，其中一个代理必须学习一种同时在矢量价值回报的多个维度上获得高回报的策略。我们采用期望福利最大化方法，通过某些非线性公平福利函数对长期累积回报的矢量进行建模。我们提供了 Q-learning 的新颖自适应方法，以学习为非线性福利函数进行优化。我们的算法可以被证明收敛，并且实验表明与线性标量化、最佳线性标量化混合或固定行动选择技术相比，在 Nash 社会福利目标方面，我们的方法表现出更好的效果。

Nov, 2022

本文研究在存在战略个体行为的情况下的算法决策，其中使用机器学习模型作出对人类个体的决策，而后者可以战略性地调整自己的行为以改进其未来的数据。研究重点在于非线性设置，其中个体只能通过决策策略的本地信息来响应决策策略。同时考虑最大化决策者福利（模型预测准确性）、社会福利（战略行为导致的个体改进）和个体福利（机器学习对个体的低估程度）的目标。理论结果表明，仅仅最大化某些参与方的福利必然会减少其他方的福利，因此我们认为在非线性设置中平衡各方福利是必要的，并提出了一种适用于一般战略学习的不可缩减优化算法。通过对合成数据和真实数据的实验证实了所提算法。

May, 2024

研究如何设计评估机制以最大化群体中的总体质量得分，并在模型的特定设置下研究了找到最大化社会福利评估机制的算法方面，其中评分是线性的且机制使用可观察特征的线性评分规则时，最优评估机制是质量得分的适当投影；当机制必须使用线性阈值时，我们设计了一个多项式时间算法，并在概率分布足够光滑且具有寻找密集区域的 Oracle 的情况下实现了（1/4）- 近似保证

Nov, 2020

开发了一种基于 “优势双倍稳健” 估计器的动态治疗规则学习方法，适用于顺序无关性假设，证明了福利遗憾界，展示了在几种不同背景下有希望的实证表现。该方法适用于政策优化，不需要任何结构性假设。

May, 2019

本文主要研究基于观测数据的离线多行动策略学习问题，特别地，该策略可能需要遵守预算约束或属于受限策略类，如决策树，提出了一个算法实现，能够达到渐近最小化风险后悔，这是在多行动设置中的首次结果，对于现有的学习算法有大幅度的性能提升。该文提出了两种不同的方法来解决当策略被限制为采用决策树形式时出现的附加计算挑战，一种方法使用混合整数方案，另一种方法使用基于树搜索的算法。

Oct, 2018

本文摘要：本研究的目的是基于人类反馈对智能体进行政策学习，同时通过学习特征编码器结合学习反向模型，从而使得智能体能够向后模拟人类行为以推断人类行为背后的动机。

Apr, 2021

本文介绍了分类和公平制度的基于福利的分析，证明了更严格的公平标准通常不符合社会选择理论和福利经济学中的 Pareto 原理，并表明这些约束往往不能保证公正。

May, 2019

线性效用函数从成对比较查询中的可学习性研究。具体来说，我们考虑两个学习目标：首先是预测成对比较的样本外响应，其次是近似恢复效用函数的真实参数。我们证明在线性效用在被动学习设置下是高效可学习的，无论查询响应是否受到噪声干扰，并且在分布足够 “好” 的条件下，即使存在 Tsybakov 噪声。相比之下，我们证明对于一大类数据分布而言，在没有强建模假设的情况下，即使查询响应是无噪声的，效用参数也无法被学习。接下来，我们分析主动学习设置下的学习问题。在这种情况下，我们证明即使对于第二个目标，也可以高效学习，并提出了适用于无噪声和有噪声查询响应设置的算法。因此，我们的结果展示了成对偏好查询中被动学习和主动学习之间的质的可学习差距，展示了选择成对查询进行效用学习的价值。

May, 2024

该研究提出了一种基于社会福利理论的公平影响最大化算法框架，旨在解决传统算法中存在的对少数群体不公平的问题，并证明了该框架可以高效地解决优化问题。

Jun, 2020