本文探讨了使用多代理多臂老虎机 (MA-MAB) 设置对重复 Cournot 奥利格普利博弈进行建模的方法，并发现 E - 贪心方法是一种比传统 MAB 方法更可行的学习机制。同时，本文提出了两种利用有序行动空间的新方法，即 E - 贪心 + HL 和 E - 贪心 + EL，以优化探索，并使用计算机模拟研究了各种均衡的出现，并进行了联合累积损失的实证分析。

Jan, 2022

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

研究了利用自我私利游戏玩家的多臂赌博机问题，提出了一种能够实现对恶意玩家具有鲁棒性的算法，并构建了两个不同设置下的鲁棒算法，其中一种包括隐式通信的算法，同时针对只能观察奖励或手臂平均值任意变化的情况进行了研究。

Feb, 2020

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

研究了多臂赌博机问题中的可共享臂设置，提出了一个用于评估可共享臂容量的估计器以及一个在线学习算法，并验证了其在 5G 和 4G 基站选择中的有效性。

Jun, 2022

研究了一种多臂赌博机问题的策略版本，其中每个臂是一个个体战略代理人，在拉动一个臂膀时，臂膀将获得私人奖励，并可以选择一定金额传递给主体，以使主体将奖励基金尽可能分发给臂膀。通过该研究，设计了一种算法，引导代理人提交尽可能多的私人奖励。

Jun, 2017

本文在经典赌博机问题的基础上提出了一个多智能体变种，旨在学会对赌臂进行公平分配并利用纳什社会福利来衡量它的公平性，设计了三个多智能体变种的算法并证明其实现了次线性的损失纳什社会福利， 因此可以对合理的互惠性展现出更大的感受。

Jul, 2020

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

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

我们考虑了一种随机多臂赌博问题的变种，其中臂是可以改善奖励或吸收奖励的战略代理。我们设计了一种机制，以鼓励在平衡状态下实现最高水平的性能，并在非平衡情况下至少获得具有最高均值的诚实代理的收入。我们还确定了一类称为性能激励的 MAB 算法，它们满足一系列性质并表明它们导致的机制在平衡状态下激励最高水平的性能并且是健壮的。

Dec, 2023