两类在线算法问题的研究的中期报告本中期报告将重点介绍两类在线算法问题：在线最优化问题和在线决策问题。在线最优化问题是指在每个时刻动态地接收输入，对于每个输入，需要立即做出一个决策，并且这个决策需要对之前和之后的所有输入都最优化地处理。在线最优化问题通常涉及到关键问题，例如网络流量控制、数据中心资源管理和电力网络优化等。针对在线最优化问题，目前主要研究方法有竞争比分析、随机化分析和利用线性规划对策略进行编码等。同时，还可以借鉴机器学习和强化学习的方法来提高算法的性能。近年来，深度学习逐渐成为研究在线最优化问题的新方法，具有广阔的研究前景。在线决策问题是指在每个时刻动态地接收输入，需要立即选择一个行动，同时会收到后续反馈和奖励信号。这些信号会影响将来的决策，并且一个好的决策应该是一系列决策中的最优化决策。在线决策问题涉及到的关键问题包括广告点击率的预测、推荐系统、无人驾驶等。在线决策问题的研究方法主要包括基于反馈的方法、状态的跟踪和控制策略等。近年来，强化学习被广泛应用于在线决策问题的研究中，已经取得了丰富的成果。总之，在线算法问题是一个富有挑战性的研究领域，涉及到多个关键问题和方法。随着机器学习、深度学习和强化学习的发展，在线算法问题的研究将拥有更广阔的研究前景和更大的应用价值。