本文提出了多次试验下的 Thompson sampling 方法（MP-TS）并对其进行了后效分析，证明了其具有与 Anantharam 等人提供的最佳后悔下界相匹配的最优后悔上界，并通过计算机模拟进行了验证。我们还提出了 MP-TS 的改进版本，并表明其具有更好的实际效果。

Jun, 2015

本篇论文旨在应对多臂赌博机问题中存在多个最优 / 近似最优机械臂的后悔最小化问题，通过提出自适应算法来自动适应问题的难度，并在理论和实验方面展现了该算法的优越性。

Jun, 2020

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

本文针对无穷臂随机赌博机问题，提出一种算法用以最小化简单损失，并扩展到多种情况下，如未知时间跨度等。

May, 2015

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

本文提出了 LSA 算法，用于解决阈值赌博机问题，证明了该算法在实例方面渐近最优，通过多种不同情况下的实证结果证明其优于现有算法的表现。

May, 2019

我们介绍了多臂赌博问题的一种新颖扩展，它包括一个额外的战略要素：弃权。在这个增强的框架中，智能体不仅在每个时间步骤中被要求选择一个臂，还可以选择在观察之前放弃接受随机瞬时奖励。当选择放弃时，智能体将遭受固定的后悔或获得保证的奖励。在这种增加的复杂性下，我们问是否能够开发出既渐近最优又极小最优算法。通过设计和分析算法，我们肯定地回答了这个问题，使得后悔满足相应的信息论下界。我们的结果为放弃选项的好处提供了有价值的定量洞察，为进一步探索其他具有这种选项的在线决策问题打下了基础。数值结果进一步支持了我们的理论发现。

Feb, 2024

研究了多精度多臂赌博机（MF-MAB）及其最优臂识别和后悔最小化目标，为 BAI 提出了成本复杂度下限，推荐两种替代忠诚度选择程序的算法框架，并确定了两种程序的成本复杂度上限，并提出了新的后悔定义，以及解决了该问题的消除算法。

Jun, 2023

本文研究了 Thompson 采样方法在随机组合多臂赌博机框架中的应用，分析了多种算法的累积遗憾，并给出了上限界以及其他算法之间的比较结果。

Mar, 2018

本文探讨了多臂赌博问题在本地差分隐私保证下的遗憾最小化问题，采用差分隐私技术处理用户敏感信息，证明了一种下限并提出算法，数值实验验证了结论。

Jul, 2020