multi-armed bandit algorithms provide solutions for sequential
decision-making where learning takes place by interacting with the environment.
In this work, we model a distributed optimization problem as a multi-
在这篇论文中,我们将多智能体图赌博问题定义为由 Zhang、Johansson 和 Li [CISS 57,1-6(2023)] 引入的图赌博问题的多智能体扩展。我们提出了一种基于上限置信界(UCB)的学习算法 Multi-G-UCB,并证明其在 T 步内的期望遗憾通过 O (Nlog (T)[sqrt (KT) + DK]) 被界定,其中 D 是图 G 的直径。最后,我们通过与其他方法的比较对算法进行了数值测试。