本研究探讨了在随机赌博机中融合绝对（奖励）和相对（对抗）反馈的方法。提出的分解融合算法在后悔界限表现上优于单一反馈类型，实验结果验证了其有效性，显示出重要的应用潜力。

本研究解决了广义线性上下文赌博中的隐私学习问题，提出了一种基于重新加权回归的新方法，开发了高效算法，达到了新的后悔界限，表明联合隐私几乎是“免费”的。

本研究探讨了在线强化学习中如何在学习未知环境的同时满足安全约束，提出了针对受约束线性二次调节器的后悔界限，表明安全性提升了探索机会。