論文の概要: Robust Pareto Set Identification with Contaminated Bandit Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02666v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 14:30:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:21.922359
• Title: Robust Pareto Set Identification with Contaminated Bandit Feedback
• Title（参考訳）: 汚染帯域フィードバックを用いたロバストパレートセット同定
• Authors: İlter Onat Korkmaz, Efe Eren Ceyani, Kerem Bozgan, Cem Tekin,
• Abstract要約: マルチオブジェクト・マルチアーム・バンディット(MO-MAB)の報奨観測における問題点を考察する。 本稿では, 中央値に基づく適応除去アルゴリズムを提案し, 終端に設定した(アルファ, デルタ)-PACを返却する。 汚染確率が減少するにつれて、MO-MABでよく知られたサンプルの複雑さが回復する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.049738935364297
• License:
• Abstract: We consider the Pareto set identification (PSI) problem in multi-objective multi-armed bandits (MO-MAB) with contaminated reward observations. At each arm pull, with some fixed probability, the true reward samples are replaced with the samples from an arbitrary contamination distribution chosen by an adversary. We consider ({\alpha}, {\delta})-PAC PSI and propose a sample median-based multi-objective adaptive elimination algorithm that returns an ({\alpha}, {\delta})- PAC Pareto set upon termination with a sample complexity bound that depends on the contamination probability. As the contamination probability decreases, we recover the wellknown sample complexity results in MO-MAB. We compare the proposed algorithm with a mean-based method from MO-MAB literature, as well as an extended version that uses median estimators, on several PSI problems under adversarial corruptions, including review bombing and diabetes management. Our numerical results support our theoretical findings and demonstrate that robust algorithm design is crucial for accurate PSI under contaminated reward observations.
• Abstract（参考訳）: 多目的多武装バンディット(MO-MAB)におけるパレートセット識別(PSI)問題について検討した。 各アームプルでは、一定の確率で真の報酬サンプルが、敵が選択した任意の汚染分布のサンプルに置き換えられる。 我々は, ({\alpha}, {\delta})-PAC PSIを考察し, ({\alpha}, {\delta})-PAC Paretoを汚染確率に依存するサンプル複雑性で終了に設定したサンプル中央値に基づく多目的適応除去アルゴリズムを提案する。 汚染確率が減少するにつれて、MO-MABでよく知られたサンプルの複雑さが回復する。 提案手法をMO-MAB文献からの平均値に基づく手法と比較し, 検証爆撃や糖尿病管理など, 敵対的腐敗下でのPSI問題に対する中央値推定器を用いた拡張版と比較した。 数値計算の結果から, 汚染された報奨観測の下では, 堅牢なアルゴリズム設計が正確なPSIに不可欠であることが示唆された。

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