論文の概要: Risk-Aware Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01141v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 11:29:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 14:36:23.382167
• Title: Risk-Aware Algorithms for Combinatorial Semi-Bandits
• Title（参考訳）: コンビニアルセミバンドのリスク認識アルゴリズム
• Authors: Shaarad Ayyagari, Ambedkar Dukkipati
• Abstract要約: 半帯域フィードバック下でのマルチアームバンディット問題について検討する。 本稿では,最悪の場合の報酬のみを考慮したリスク尺度であるCVaR(Conditional Value-at-Risk)の最大化の問題を検討する。 本稿では,バンディットのスーパーアームから得られる報酬のCVaRを最大化するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.716156977428555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the stochastic combinatorial multi-armed bandit problem under semi-bandit feedback. While much work has been done on algorithms that optimize the expected reward for linear as well as some general reward functions, we study a variant of the problem, where the objective is to be risk-aware. More specifically, we consider the problem of maximizing the Conditional Value-at-Risk (CVaR), a risk measure that takes into account only the worst-case rewards. We propose new algorithms that maximize the CVaR of the rewards obtained from the super arms of the combinatorial bandit for the two cases of Gaussian and bounded arm rewards. We further analyze these algorithms and provide regret bounds. We believe that our results provide the first theoretical insights into combinatorial semi-bandit problems in the risk-aware case.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半帯域フィードバック下での確率的組合せ多重武装バンディット問題について検討する。 線形および一般報酬関数に対する期待報酬を最適化するアルゴリズムについて多くの研究がなされているが、我々はリスクを意識することを目的とした問題の変種を研究している。 より具体的には、最悪の報酬のみを考慮したリスク尺度である条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)の最大化の問題を検討する。 本稿では,ガウスと有界の2つの腕報酬に対して,組合せバンディットのスーパーアームから得られる報酬のCVaRを最大化するアルゴリズムを提案する。 さらに,これらのアルゴリズムを解析し,後悔の限界を与える。 本研究は,リスク対応事例における組合せ半帯域問題に関する最初の理論的知見を提供するものであると考えている。

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