考虑切换成本的公平性正则化在线优化

这项研究探索了在线优化技术，这对于实时决策至关重要，通过结合公平性约束和切换成本，解决了算法部署中的实际挑战。 这项工作可能为部署更公平、更稳定的在线算法提供了新的理论贡献和实际意义。

• •侧重于在线优化，这与动态环境相关。
• •解决了公平性问题，这是人工智能研究中一个日益增长的领域。
• •考虑了切换成本，这对于已部署算法的稳定性至关重要。