論文の概要: The Combinatorial Multi-Bandit Problem and its Application to Energy Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16269v3
• Date: Wed, 4 Nov 2020 11:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 17:12:08.310518
• Title: The Combinatorial Multi-Bandit Problem and its Application to Energy Management
• Title（参考訳）: 組合せ多バンド問題とエネルギー管理への応用
• Authors: Tobias Jacobs, Mischa Schmidt, S\'ebastien Nicolas, Anett Sch\"ulke
• Abstract要約: 本稿では,エネルギーシステム管理の応用を動機とした,コンビニアルマルチバンド問題について考察する。 エネルギー管理アプリケーションのために,マルチアームバンディットの探索原理と数理プログラミングを組み合わせたアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.236663830879273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a Combinatorial Multi-Bandit Problem motivated by applications in energy systems management. Given multiple probabilistic multi-arm bandits with unknown outcome distributions, the task is to optimize the value of a combinatorial objective function mapping the vector of individual bandit outcomes to a single scalar reward. Unlike in single-bandit problems with multi-dimensional action space, the outcomes of the individual bandits are observable in our setting and the objective function is known. Guided by the hypothesis that individual observability enables better trade-offs between exploration and exploitation, we generalize the lower regret bound for single bandits, showing that indeed for multiple bandits it admits parallelized exploration. For our energy management application we propose a range of algorithms that combine exploration principles for multi-arm bandits with mathematical programming. In an experimental study we demonstrate the effectiveness of our approach to learn action assignments for 150 bandits, each having 24 actions, within a horizon of 365 episodes.
• Abstract（参考訳）: エネルギーシステム管理における応用に動機づけられた組合せ型マルチバンド問題について検討する。 結果分布が不明な複数の確率的マルチアームバンディットを与えられた場合、各バンディット結果のベクトルを1つのスカラー報酬にマッピングする組合せ目的関数の値を最適化する。 多次元作用空間を持つ単一帯域問題とは異なり、個々の帯域幅の結果は我々の設定で観測可能であり、目的関数が知られている。 個々のオブザーバビリティが探索と搾取の間のより良いトレードオフを可能にするという仮説に導かれ、単一バンドイットに対するより低い後悔を一般化し、複数のバンドイットに対して並列的な探索を認めることを示した。 エネルギー管理アプリケーションのために,マルチアームバンディットの探索原理と数学的プログラミングを組み合わせたアルゴリズムを提案する。 実験では,365エピソードの地平線内で,それぞれ24の行動を有する150のバンディットに対して,行動割当を学習する手法の有効性を実証した。

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