该文提出了一种自适应学习算法，用于解决高度非静态环境中的情境赌博问题。该算法在时间长度 $T$ 的情况下，实现了遗憾的亚线性缩放，并在混合收益的更一般情况下进行了扩展。实证实验证明了该算法在两种设置下对基线算法的优势。
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