超越逆向优化：学习优于智能体决策的目标函数
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2026年10月8日，arXiv Statistics Machine Learning 发布论文《Outperformance Inverse Optimization：学习优于智能体决策的目标函数》，提出 outperformance inverse optimization 方法。该方法面向混合整数线性规划（MILP）学习目标函数权重，目标是使每个状态下的最优解在各分量上都优于观测到的动作。论文给出仅需前向问题预言机即可评估的损失函数，并配套基于梯度和 DC 优化的求解算法。理论方面，作者证明泛化误差上界与观测数量成反比，且在忽略对数因子下是紧致的。合成数据与真实数据实验显示，该方法优于现有方法。目前报道仅涉及该论文内容，尚无后续验证或应用进展。
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- arXiv · Statistics Machine LearningOutperformance Inverse Optimization：学习优于智能体决策的目标函数
论文提出 outperformance inverse optimization，针对混合整数线性规划（MILP）学习目标函数权重，使每个状态下的最优解在各分量上都优于观测到的动作。该方法给出仅需前向问题预言机即可评估的损失函数，并配套基于梯度和 DC 优化算法。理论证明泛化误差上界与观测数量成反比，且在忽略对数因子下紧致；合成与真实数据实验显示其优于现有方法。
Heat trend
Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –
The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.