May, 2014

非静态奖励多臂老虎机问题中的最优探索利用

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TL;DR本文讨论在不确定性的情况下如何在多臂老虎机问题中进行赌博，提出了一种正式的处理方法，并建立了不同类型的奖励变化和最小化遗憾之间的直接联系。
multi-armed bandit problemexploitationexplorationregretreward distributions
发现论文，激发创造
  • 强制性探索在赌博问题中的应用

    设计一种不使用奖励分布信息的多臂赌博机算法，通过交替应用贪婪规则与强制探索来实现显著的后悔上界，并提供不同强制探索策略下的问题依赖性后悔上界分析方法，适用于不同奖励分布的固定和分段固定设置。

    Dec, 2023

  • 腐败赌徒

    本文探讨了多臂老虎机框架及其中的经典框架问题，引出了老化多臂老虎机框架，探讨了在该框架下的算法及理论保证，并提出了其在实际应用当中的意义。

    Feb, 2017

  • 奖励驱动的非平稳随机赌博机的探索

    为具有非平稳奖励分布的多臂赌博问题研究激励探索，其中玩家探索贪心选择以外的臂部时获得补偿，并可能对奖励提供偏差反馈。我们考虑两种不同的非平稳环境：突变和连续变化，并提出相应的激励探索算法。我们表明，所提出的算法在时间上实现了亚线性的遗憾和补偿，从而在非平稳和偏倚或漂移反馈的情况下有效激励探索。

    Mar, 2024

  • 多臂赌博机中的探索与利用分离

    研究了多臂赌博问题中的探索和利用问题，并提出了一种基于非均匀采样策略的算法，用于解决带有分段稳定随机赌博问题的情况，并实现了对于超宽带通道选择的模拟测试。

    May, 2012

  • 奖励漂移下的多臂赌博机激励探索

    本文研究了多臂赌博机问题中的激励探索方法，分析了偏差反馈对于 UCB 算法、E - 贪心算法以及汤普森抽样算法表现的影响。结果表明这些算法在偏差反馈下产生了 $log (T)$ 的遗憾和补偿，在激励探索方面是有效的。

    Nov, 2019

  • 随机和非随机多臂赌博机问题的遗憾分析

    本调查报告主要关注于多臂赌博问题中两个极端情况的分析，即独立同分布回报和对抗性回报，并对有限行为、情境赌博模型等进行了分析。

    Apr, 2012

  • 在不断变化的世界中学习：具有未知动态的不安定多臂赌博机

    此篇研究考虑了一个名为不安定多臂赌博机问题的模型，提出了一种探索和利用并行局部的策略，使得在一定的系统参数有限制时，能够获得对数级次的回报，而在缺乏关于系统的任何信息时，能够获得接近对数水平的回报。同时，也将问题扩展到了多个分布式参与者共享资源的情况，并得出相应结果。结果对于各种动态系统和通信网络以及金融投资的自适应学习都有应用。

    Nov, 2010

  • 多臂赌博机中的风险规避

    介绍了基于风险规避原则的随机多臂赌博机的新场景，使用方差作为风险度量，提出了两种新算法，并调研了它们的理论保证和初步实证结果.

    Jan, 2013

  • 基于图的赌博机学习

    本论文研究了一种称为图赌博机的多臂赌博机扩展问题，提出了一种能够利用乐观原则平衡长期探索与开发的学习算法 G-UCB，并证明其能够达到理论最优的遗憾界，数值实验结果表明该算法优于其他基准算法。

    Sep, 2022

  • 一种风险厌恶的非平稳随机多臂赌博机框架

    提出了一种在非平稳环境中运行的自适应风险感知策略框架，该框架结合了文献中普遍存在的各种风险度量标准，将多臂赌博算法的多个系列映射到风险感知的设置中，并将重启贝叶斯在线变点检测算法和（可调节的）强制探索策略结合在一起，以检测本地（针对每个臂）的切换，并提供有限时间的理论保证和渐进性的损失界限，性能在合成和现实环境中均优于现有状态下的技术，并在风险感知和非平稳性方面高效执行。

    Oct, 2023