研究回收匪徒问题，使用高斯过程解决估计和规划问题，包括悔恨界限和计算效率的讨论。

Oct, 2019

介绍了一种称为带背包的赌徒问题的通用模型，结合了随机整数规划和在线学习的方面。该论文提出了两种算法来解决这个问题，它们的报酬接近于信息论上的最优解，但同时带背包的赌徒问题相比传统的赌徒问题更具挑战性。

May, 2013

我们研究了在由基础因果图模拟的随机环境中学习 ' 好的 ' 干预的问题，其中 ' 好的 ' 干预是指最大化奖励的干预，在预定的预算限制下考虑非均匀成本的干预，我们提出了一种算法以在一般因果图中最小化累积遗憾，并开发了一种算法以在预算设置下最小化简单遗憾。我们的理论保证包括上界和下界，而实证评估结果表明，我们的算法优于现有技术。

Jan, 2024

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

我们在上下文感知强化学习中研究了阶段限制的情况，并提出了一种上界置信区间算法来平衡探索和约束满足，同时证明了其遗憾界。

Jan, 2024

研究多臂赌博问题下的多次试验和预算约束的拓展，提出上置信区间和 Exp3 算法的具体实现及其性能分析。

Nov, 2017

我们设计了第一个算法来解决具有资源限制的情境赌博问题，包括具有任意策略集的情境赌博和背包式赌博，并证明了具有接近最优统计属性的遗憾保证。

Feb, 2014

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

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。

May, 2014

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