关于学习增强的多选项滑雪租赁的最佳一致性 - 鲁棒性权衡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了学习增强的多选项滑雪租借问题，提出了最佳算法来匹配已知的下界，为随机算法提供了第一个非平凡的下界并呈现了一个改进的随机算法。
本文介绍了一种名为Robustness-Constrained Learning（RCL）的新型机器学习增强算法，用于提高ML预测的鲁棒性。该算法通过将不受信任的ML预测与可信的专家在线算法结合，以增强ML预测的性能。研究表明，RCL能够在多步切换成本和反馈延迟情况下保证（1+λ）竞争力，并以鲁棒性感知的方式训练ML模型。以电动交通的电池管理为案例研究，展示了RCL在鲁棒性和平均性能方面的改进。
