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本文研究分布漂移下的预测流匹配，提出了 DyProd-FM。该方法在按二进尺度划分的历史前缀上重新拟合，并使用休眠 Prod 主算法，在相对速度风险变差和目标分布变差两种情形下均实现极小极大最优的动态遗憾，且无需凸性或曲率假设。
本文提出了一种针对具有指示切换成本的在线凸优化元学习框架，无需预先获知比较器变化信息，即可达到极小极大最优的动态遗憾界。
本文提出了一种统一的误指定缩减视角，用于具有回合特定可行决策集的非平稳线性赌博机，在无需限制性正交结构假设的情况下实现了最优动态遗憾。
本文研究了分段平稳的低秩线性上下文老虎机，提出了SPSC算法，该算法实现了与内在秩（而非环境维度）成比例的动态遗憾，并刻画了在标量反馈下子空间恢复的辨识边界。