論文の概要: Computing the Performance of A New Adaptive Sampling Algorithm Based on The Gittins Index in Experiments with Exponential Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01107v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 14:04:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 15:15:34.082905
• Title: Computing the Performance of A New Adaptive Sampling Algorithm Based on The Gittins Index in Experiments with Exponential Rewards
• Title（参考訳）: 指数的報酬を用いた実験におけるgittinsインデックスに基づく適応サンプリングアルゴリズムの性能計算
• Authors: James K. He, Sof\'ia S. Villar, and Lida Mavrogonatou
• Abstract要約: Gittins Index(GI)は、最適性と計算効率の目標を同時に達成できるマルチアーメッド帯域問題の解決策である。 本稿では,指数関数的に分散された報酬を用いた実験で利用できるGI規則の修正について述べる。 従来の非適応設計と比較すると,新しいGI修正設計は,学習に匹敵する操作特性を示すが,収益にはかなり優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing experiments often requires balancing between learning about the true treatment effects and earning from allocating more samples to the superior treatment. While optimal algorithms for the Multi-Armed Bandit Problem (MABP) provide allocation policies that optimally balance learning and earning, they tend to be computationally expensive. The Gittins Index (GI) is a solution to the MABP that can simultaneously attain optimality and computationally efficiency goals, and it has been recently used in experiments with Bernoulli and Gaussian rewards. For the first time, we present a modification of the GI rule that can be used in experiments with exponentially-distributed rewards. We report its performance in simulated 2- armed and 3-armed experiments. Compared to traditional non-adaptive designs, our novel GI modified design shows operating characteristics comparable in learning (e.g. statistical power) but substantially better in earning (e.g. direct benefits). This illustrates the potential that designs using a GI approach to allocate participants have to improve participant benefits, increase efficiencies, and reduce experimental costs in adaptive multi-armed experiments with exponential rewards.
• Abstract（参考訳）: 実験を設計するには、真の治療効果について学ぶことと、より多くのサンプルを優れた治療に割り当てることのバランスを取る必要がある。 マルチアーメッド帯域問題(MABP)の最適アルゴリズムは、学習と収入の最適なバランスをとる割当ポリシーを提供するが、計算コストが高い傾向にある。 Gittins Index(GI)は、MABPの最適性と計算効率の目標を同時に達成できるソリューションであり、Bernoulli と Gaussian rewards の実験で最近使用されている。 初めて、指数関数的に分散された報酬を持つ実験で使用できるGI規則の修正を提案する。 模擬2武装3武装実験における性能について報告する。 従来の非適応設計と比較すると、新しいGI修正設計は、学習に匹敵する動作特性(統計力など)を示すが、収入(直接利益など)は著しく優れている。 このことは、参加者を割り当てるためのGIアプローチを用いた設計が、参加者の利益を改善し、効率を向上し、指数的な報酬を持つ適応型多武装実験における実験コストを低減させる可能性を示している。

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