論文の概要: The Gossiping Insert-Eliminate Algorithm for Multi-Agent Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05452v4
- Date: Tue, 2 Jul 2024 23:36:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-05 15:33:04.817249
- Title: The Gossiping Insert-Eliminate Algorithm for Multi-Agent Bandits
- Title（参考訳）: Gossiping Insert-Eliminate Algorithm for Multi-Agent Bandits
- 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）: 20.259428328004738
- 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$エージェントからなる分散マルチエージェントマルチアームバンド(MAB)のセットアップを検討し、個々の累積後悔を最小限に抑えるために同じMABインスタンスを解決する。
我々のモデルでは、エージェントは任意の連結グラフ上で、ペアワイズなゴシップスタイルの通信を通じてメッセージを交換することで協調する。
我々は2つの新しいアルゴリズムを開発し、各エージェントはすべてのアームのサブセットからのみ演奏する。
エージェントは通信媒体を使用して、腕IDのみを推奨し(サンプルではない)、腕のセットを更新する。
エージェントが接続された任意のペアのゴシップ機構を介して$\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$N$の小さな要素である。
さらに, 通信制約は, アルゴリズムの後悔に対する2次効果しか持たないことを示す。
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こうとする後悔のこの2次項を分析します。
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後悔のスケーリングは改善できないことを示す。
以上の結果から,エージェント間のコラボレーションが最小限であっても,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明らかとなった。
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