論文の概要: The Gossiping Insert-Eliminate Algorithm for Multi-Agent Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05452v3
- Date: Wed, 12 Feb 2020 21:11:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 06:23:23.614700
- Title: The Gossiping Insert-Eliminate Algorithm for Multi-Agent Bandits
- Title（参考訳）: マルチエージェントバンディットのためのゴシピングインサート除去アルゴリズム
- Authors: Ronshee Chawla, Abishek Sankararaman, Ayalvadi Ganesh, Sanjay
Shakkottai
- Abstract要約: N$エージェントからなる分散マルチエージェントMulti Armed Bandit (MAB) のセットアップを検討する。
我々のモデルでは、エージェントは任意の連結グラフ上で、ペアワイズなゴシップスタイルの通信を通じてメッセージを交換することで協調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.457336747088593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider a decentralized multi-agent Multi Armed Bandit (MAB) setup
consisting of $N$ agents, solving the same MAB instance to minimize individual
cumulative regret. In our model, agents collaborate by exchanging messages
through pairwise gossip style communications on an arbitrary connected graph.
We develop two novel algorithms, where each agent only plays from a subset of
all the arms. Agents use the communication medium to recommend only arm-IDs
(not samples), and thus update the set of arms from which they play. We
establish that, if agents communicate $\Omega(\log(T))$ times through any
connected pairwise gossip mechanism, then every agent's regret is a factor of
order $N$ smaller compared to the case of no collaborations. Furthermore, we
show that the communication constraints only have a second order effect on the
regret of our algorithm. We then analyze this second order term of the regret
to derive bounds on the regret-communication tradeoffs. Finally, we empirically
evaluate our algorithm and conclude that the insights are fundamental and not
artifacts of our bounds. We also show a lower bound which gives that the regret
scaling obtained by our algorithm cannot be improved even in the absence of any
communication constraints. Our results thus demonstrate that even a minimal
level of collaboration among agents greatly reduces regret for all agents.
- Abstract（参考訳）: 我々は、N$エージェントからなる分散マルチエージェントマルチアームバンド(MAB)のセットアップを検討し、個々の累積後悔を最小限に抑えるために同じMABインスタンスを解決する。
我々のモデルでは、エージェントは任意のコネクテッドグラフ上でペアワイズゴシップスタイルの通信を通じてメッセージを交換することで協調する。
我々は2つの新しいアルゴリズムを開発し、各エージェントはすべてのアームのサブセットからのみ演奏する。
エージェントは通信媒体を使用して、腕IDのみを推奨し(サンプルではない)、腕のセットを更新する。
エージェントが接続された任意のペアのゴシップ機構を介して$\Omega(\log(T))$ timesを通信した場合、すべてのエージェントの後悔は、コラボレーションがない場合と比較して、オーダーN$の小さい要素である。
さらに,コミュニケーション制約は,アルゴリズムの後悔に対して2次効果しか与えないことを示した。
次に、後悔とコミュニケーションのトレードオフの境界を導いた後悔のこの2次項を分析する。
最後に、我々のアルゴリズムを実証的に評価し、洞察は基本であり、境界の人工物ではないと結論付ける。
また, 通信制約がない場合でも, アルゴリズムによって得られた残念なスケーリングは改善できないことを示す。
その結果、エージェント間の最小限のコラボレーションでも、すべてのエージェントに対する後悔が大幅に減少することが示された。
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