本文研究动态环境下的在线凸优化问题，提出自适应学习方法Ader，结合专家跟踪算法以最小化动态遗憾。通过改进传统算法，提出在新数据到达时遗忘历史的关键算法，确保鲁棒性。研究还探讨了在线学习中的动态比较基准及其在零和博弈中的应用，优化强凸损失函数的动态调参算法，展示了在非稳态环境中优异的动态后悔表现。