Mar, 2023

一种基于指标的无休止赌博任务分配策略：为拉动机械臂工人争取公平

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TL;DR本文研究在资源受限条件下随机过程的干预规划问题，并提出了一种解决异构工人的多工人多臂不懈赌博机问题的方法。通过开发基于指标的调度策略和 Whittle 指数的多工人扩展，实现公平性和高收益的干预计划。最后的实验结果表明，该方法在公平性方面表现优异，而在奖励积累方面只有轻微的牺牲。
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发现论文，激发创造
  • 针对不安定多臂赌博机的软公平性探讨

    本文提出了一种 RMAB 的方法，称为 SoftFair，旨在强制实现软公平约束条件，该约束条件要求算法在选择 RMAB 中的每个项时都不能倾向于一个项，目的是避免在执行干预时出现某些区域或社区被忽略的情况。

    Jul, 2022

  • 有限时间和流式无休止多臂赌博机问题的高效算法

    提出了 “Streaming Bandits” 框架，该框架为不安宁的多臂赌博机问题，其中异构臂可以在有限寿命后进入和离开系统。该框架自然地解决了卫生干预计划问题，同时提供了一个新颖而高效的算法来计算 Whittle 索引解。

    Mar, 2021

  • 在线多臂赌博机的曝光公平性

    通过建立公平的多臂赌博机框架，考虑离线和在线情形中的不公平问题，本论文证明了算法在单次选取情况下的次线性公平后悔度，并在实证中展示了在多次选取场景中算法的良好表现。

    Feb, 2024

  • 指数可索引性对 Whittle 算法不足：无静止赌博机改进的近似最优算法

    本论文探讨了不安定多臂赌博机的规划问题，提出了一种基于均场方法的规划算法来获得近似最优策略。通过实验分析，该算法在实际应用中表现优异且无需外部超参数。

    Oct, 2022

  • 多臂赌博机中的可扩展决策焦点学习及其在母婴健康中的应用

    本文提出了一种新颖的用于决策焦点学习的方法，该方法直接训练预测模型以最大化 Whittle 指数解的质量，应用于不确定武装转移动态但已知相关武装特征的不安静多臂老虎机（RMAB）问题，并提高了在 RMAB 问题中的可扩展性，并将算法应用于先前收集的母婴健康数据集，展示了其性能。

    Feb, 2022

  • 具有长期公平约束的在线不安定多臂赌博机

    我们介绍了一种名为 RMAB-F 的新的多臂老虎机模型，它具有长期公平约束；并开发了一种名为 Fair-UCRL 的强化学习算法，证明了其能够在奖励遗憾和公平违反遗憾方面保持概率亚线性边界。

    Dec, 2023

  • 有限时间内动态赌博机渐近最优指数策略

    该研究提出了一种基于拉格朗日松弛法的单臂问题集合的无休止多臂赌博机指数策略，利用模拟证明其表现优于现有启发式方法。

    Jul, 2017

  • 一种用于合作资源分配的联合在线不安分强盗框架

    使用联邦学习范式，本研究提出了一种基于 Federated Thompson Sampling-enabled Whittle Index (FedTSWI) 算法的合作式资源分配问题解决方案，该算法在通信和计算效率上具有较高水平并提供隐私保证，并在在线多用户多信道访问案例中展示了快速收敛率和比基准方法更好的性能。值得注意的是，该算法的样本复杂度随代理数量而减少。

    Jun, 2024

  • 非马尔可夫世界中的有限资源分配：以母婴保健为例

    提出了一种基于时间序列的多臂老虎机架构 (RMAB) 方法，用于调度低资源环境下的干预措施，以提高参与者的坚持和参与度，并在现实数据的实验中进行了验证。

    May, 2023

  • 多臂赌博机中的全局奖励

    提出了一种新的方法来解决具有全局不可分离奖励的不安定多臂赌博机问题，并且通过引入线性和 Shapley-Whittle 指标以及自适应策略来改进现有方法。实验证明，该方法在合成数据和现实世界数据中表现优于基线模型和基于指标的方法。

    Jun, 2024