Akira Kitaoka 提出超越观测动作的逆优化方法

基于论文摘要，Akira Kitaoka提出“超越性逆优化”，学习使每个状态的最优解在所有目标分量上都超过观测动作的权重，而非仅复现次优观测。方法面向混合整数线性规划，设计了仅需正向问题预言机的损失函数、梯度方法和DC优化算法，并报告其泛化误差界在观测数量上至多相差对数因子；在合成和真实数据实验中，该方法改善了对超越观测动作的解的预测。

摘自 arXiv · cs.AI

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。