Dynamic Inverse Optimization under Drift and Shocks: Theory, Regret Bounds, and Applications
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摘要
本文构建动态逆优化框架，恢复受漂移和突发冲击影响的隐藏时变偏好。理论上建立了参数识别性、存在唯一性及静态和动态遗憾界，方法基于在线凸优化，具备噪声鲁棒性。通过合成医疗和能源等领域的实验验证，展示了估计器对突发冲击的快速恢复和对漂移的敏感性，支持在复杂动态系统中进行偏好动态诊断与决策监控[page::0][page::1][page::15][page::21][page::22][page::24][page::25].
