論文の概要: Risk-averse Contextual Multi-armed Bandit Problem with Linear Payoffs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12463v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 18:48:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 14:24:32.850199
• Title: Risk-averse Contextual Multi-armed Bandit Problem with Linear Payoffs
• Title（参考訳）: 線形ペイオフを考慮したリスク-逆コンテキスト多重武器帯域問題
• Authors: Yifan Lin, Yuhao Wang, Enlu Zhou
• Abstract要約: リスク・逆条件下での線形ペイオフに対するコンテキスト多重武装バンディット問題について考察する。 各ラウンドにおいて、各アームのコンテキストが明らかにされ、意思決定者は1つのアームを選択して、対応する報酬を受け取ります。 解離モデルに対してトンプソンサンプリングアルゴリズムを適用し,提案アルゴリズムの変種に対する包括的後悔解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.125769932993104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we consider the contextual multi-armed bandit problem for linear payoffs under a risk-averse criterion. At each round, contexts are revealed for each arm, and the decision maker chooses one arm to pull and receives the corresponding reward. In particular, we consider mean-variance as the risk criterion, and the best arm is the one with the largest mean-variance reward. We apply the Thompson Sampling algorithm for the disjoint model, and provide a comprehensive regret analysis for a variant of the proposed algorithm. For $T$ rounds, $K$ actions, and $d$-dimensional feature vectors, we prove a regret bound of $O((1+\rho+\frac{1}{\rho}) d\ln T \ln \frac{K}{\delta}\sqrt{d K T^{1+2\epsilon} \ln \frac{K}{\delta} \frac{1}{\epsilon}})$ that holds with probability $1-\delta$ under the mean-variance criterion with risk tolerance $\rho$, for any $0<\epsilon<\frac{1}{2}$, $0<\delta<1$. The empirical performance of our proposed algorithms is demonstrated via a portfolio selection problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リスク回避基準の下でのリニアペイオフの文脈的多腕バンディット問題を考える。 各ラウンドで各アームのコンテキストが明らかにされ、意思決定者は1つのアームを選択して対応する報酬を受け取る。 特に,平均分散をリスク基準とし,平均分散報酬が最も大きいのが最善のアームである。 本手法は,非結合モデルにトンプソンサンプリングアルゴリズムを適用し,提案手法の変種に対する包括的後悔解析を提供する。 0<\epsilon<\frac{1}{2}$,$0<\epsilon<\frac{1}{2}$,$0<\delta<1}{2}$,$0<\epsilon<\delta<1$}} に対して、$t$ round, $k$ action, $d$-dimensional feature vectorに対して、$o((1+\rho+\frac{1}{\rho}) d\ln t \ln \frac{k}{\delta}\sqrt{d k t^{1+2\epsilon} \ln \frac{k}{\delta} \frac{1}{\epsilon}})$という、平均分散基準の下で1-\delta$で保たれ、リスク耐性のある$0<\epsilon<\frac{1}{2}$,$0<\delta<1$である。 提案アルゴリズムの実証性能は,ポートフォリオ選択問題によって実証される。

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