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

本文探讨了多层次反馈的多人多臂老虎机算法，并在不需要感知信息的情况下引入了一种被称为自私的有希望的启发式方法以适应与物联网网络的应用。研究结果显示，引入这些方法可以提高算法的性能并保证其渐近最优，降低拥堵的可能性。

Nov, 2017

研究多人合作多智能体赌博问题，提出一种新的多人合作环境，并利用分散式演算法促进代理之间的合作，推导每个代理的累积遗憾度和群体的遗憾度上下限，并证明了该算法的近似最优行为。

May, 2023

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

该研究通过开发一种完全分散的鲁棒上置信界算法，将信息混合步骤与不一致和极端值的截断步骤结合起来，以恢复分散合作多臂赌博中的有效行为，提高正常代理的表现。该算法在遗憾方面不劣于单代理 UCB1 算法，并且所有正常代理的累积遗憾严格优于非合作情况。实验证实了这一框架的优点。

Oct, 2023

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

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

介绍了一个分布式算法来解决多臂赌博机问题，通过异步交换较少的比特数，在不进行样本交换的情况下，仅通过传递臂 ID 来维护代理之间的合作；文中提出的算法可以将每个代理的后悔最小化，并将通信复杂度降至 $O (logT)$，与不进行合作的方案相比，本算法能够显著降低每个代理的后悔。

Oct, 2019

提出了一种解决多人多臂赌博机问题的分布式算法，利用上置信区间和分布式优化技术，解决了现实世界应用中玩家仅能访问动态局部子集的问题，并获得了接近最优的后悔率。

Dec, 2022

本文提出和开发了一个针对带赌徒反馈的人机协作问题的解决方案，旨在利用人机互补性最大化决策收益，在多个人类决策者的环境中展开并表现出效用，并呈现出当机器和人类各自单独做出决策时，我们的方法胜过两者的能力，以及如何在多个人类决策者的情况下实现个性化路由以进一步提高人机团队的表现。

May, 2021