論文の概要: Multiple-Play Stochastic Bandits with Shareable Finite-Capacity Arms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08776v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 13:47:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 12:54:45.005657
• Title: Multiple-Play Stochastic Bandits with Shareable Finite-Capacity Arms
• Title（参考訳）: 共有可能な有限容量アームを用いたマルチプレイ確率バンディット
• Authors: Xuchuang Wang, Hong Xie, John C.S. Lui
• Abstract要約: マルチプレイマルチアームバンディット(MP-MAB)問題を共有アーム設定で一般化する。 各共有可能なアームは、有限報酬能力と'per-load'の報酬分布を有する。 本稿では,この問題に対処し,その後悔すべき上限を証明するためのオンライン学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.313813562222066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We generalize the multiple-play multi-armed bandits (MP-MAB) problem with a shareable arm setting, in which several plays can share the same arm. Furthermore, each shareable arm has a finite reward capacity and a ''per-load'' reward distribution, both of which are unknown to the learner. The reward from a shareable arm is load-dependent, which is the "per-load" reward multiplying either the number of plays pulling the arm, or its reward capacity when the number of plays exceeds the capacity limit. When the "per-load" reward follows a Gaussian distribution, we prove a sample complexity lower bound of learning the capacity from load-dependent rewards and also a regret lower bound of this new MP-MAB problem. We devise a capacity estimator whose sample complexity upper bound matches the lower bound in terms of reward means and capacities. We also propose an online learning algorithm to address the problem and prove its regret upper bound. This regret upper bound's first term is the same as regret lower bound's, and its second and third terms also evidently correspond to lower bound's. Extensive experiments validate our algorithm's performance and also its gain in 5G & 4G base station selection.
• Abstract（参考訳）: 複数のプレイが同じアームを共有することができる共有可能なアーム設定でマルチプレイマルチアームバンディット(mp-mab)問題を一般化する。 さらに、各共有可能なアームは、有限報酬能力と「単負荷」報酬分布を有しており、どちらも学習者には未知である。 共有可能なアームからの報酬は負荷依存であり、これは「負荷当たり」の報酬であり、アームを引っ張るプレイの数と、そのプレイ数が容量制限を超える場合の報酬能力とを乗じる。 負荷当たりの報酬」がガウス分布に従えば、負荷依存の報酬から学習能力の限界が低くなり、また、この新たなMP-MAB問題に対する後悔の少ない境界が証明される。 我々は,サンプルの複雑さが報酬手段とキャパシティの観点で下限に一致するキャパシティ推定器を考案する。 また,この問題に対処し,その後悔の上限を立証するためのオンライン学習アルゴリズムを提案する。 この後悔の上限の第1項は後悔の下限と同じであり、第2項と第3項は明らかに下限と同値である。 5Gと4Gの基地局選択では,アルゴリズムの性能および性能が向上した。

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