本文提出了一种联邦上置信界值迭代算法（Fed-UCBVI），旨在解决联邦学习中的后悔最小化问题。该算法在异构代理环境中具有低通信复杂度和高学习效率。

本文探讨了在线学习中的后悔最小化和安全约束的广义元算法，提出了一种基于高斯过程的优化算法，具有渐近最优的遗憾保证，并降低了计算复杂度。同时，研究了黑盒函数的顺序优化和安全策略的改进，提出了新的算法框架，以确保在不准确动态下的性能。

本研究提出了一种政策优化算法，旨在解决成本约束下的马尔可夫决策过程中的后悔最小化问题。该算法在特定条件下实现了较低的后悔度和约束违反率，并扩展到弱通信领域。同时，研究开发了多种有效的学习算法，改进了现有最佳结果，提升了算法的计算效率和遗憾界限。