本文研究了一种分散式多臂搏击器的问题，提出了一种达到最优秩序并确保公平性的分散式政策，并证明了其总遗憾增长速率的下限，这个问题在认知无线电网络，多通道通信系统，多智能体系统，网络搜索和广告以及社交网络等领域有潜在的应用。

Oct, 2009

提出了两种多用户多臂赌博机算法框架，分别适用于随机环境和对抗环境下无协调频谱访问问题。算法可在不知道用户数量的情况下，通过估计和分配两个阶段实现高概率下的常数系统累积失误和次线性系统累积失误，并能够处理用户数量随时间改变的动态问题。

Jul, 2018

本文研究了多臂赌博机问题在网络上的去中心化协作，采用加速一致性过程来计算所有智能体对每个臂的平均奖励，该算法采用上置信区间来决策，能够达到更好的回归界，同时不需要过多的底层网络信息。

Oct, 2018

针对多个用户访问相同频道的自组织网络，本研究在缺乏中央协调时，使用探索和承诺策略，通过传输和感知信息的方式，实现接近最优的频道分配，进而提高网络吞吐量，同时击败了现有的算法。

Jan, 2019

提出一种结合 epsilon-greedy 学习规则和避碰机制的算法，用于解决多用户共享多臂赌博问题，应用于认知无线电网络中，实验证明相比其他算法，该算法在此环境中可以显著提高性能，并取得次线性遗憾。

Apr, 2014

本研究使用频率学派和贝叶斯算法以及运行协商算法解决多智能体多臂赌博机问题中的探索和开发的分布式合作决策问题，并证明了这些算法的性能，以及通信图结构对决策性能的影响。

Jun, 2016

针对多个次要用户的认知网络中的分布式学习和信道访问问题，提出了一种在没有显式信息交换或事先协议的情况下实现自我博弈下（即在所有次要用户实现）达到最佳认知系统吞吐量的分布式学习和访问策略，并被证明其能够实现渐近下限，同时在次要用户数量为已知和未知且通过反馈进行估计两种情况下都有一定优化表现。

Jun, 2010

研究多智能体多臂赌博问题中的决策制定策略，利用贝叶斯变点检测和重启决策协作优化多智能体 UCB 算法的期望组后悔率的理论上限，并在合成数据集和真实数据集上进行数值实验，表明所提出的方法优于现有的算法。

Jun, 2023

我们研究了在分布式协同决策中探索和利用的权衡在多臂赌博机问题的背景下。对于分布式协同 MAB 问题，我们设计了合作 UCB 算法，该算法包括两个交错的分布式过程:（i）运行共识算法来估计回报，以及（ii）基于上置信区间的启发式选择臂。我们进行了严格的合作 UCB 算法性能分析，并描述了通信图结构对群体决策性能的影响。

Dec, 2015

研究动态频谱访问、网络效用最大化和分布式动态频谱访问算法，基于深度多用户强化学习，开发解决方案，并在多信道无线网络中进行实验评估。

Apr, 2017