Fugu-MT 論文翻訳(概要): Collaborative Multi-Agent Heterogeneous Multi-Armed Bandits

論文の概要: Collaborative Multi-Agent Heterogeneous Multi-Armed Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18784v2
Date: Tue, 2 Jul 2024 23:21:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 20:52:46.292500
Title: Collaborative Multi-Agent Heterogeneous Multi-Armed Bandits
Title（参考訳）: 協調的マルチエージェント異種マルチアーマッドバンド
Authors: Ronshee Chawla, Daniel Vial, Sanjay Shakkottai, R. Srikant,
Abstract要約: 我々は、N$エージェントからなる新しい協調設定について研究し、各エージェントがM$M$のマルチアームバンディットの1つを学習している。エージェント間の協調を容易にするアルゴリズムを2つのシナリオで開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.590517939890788
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The study of collaborative multi-agent bandits has attracted significant attention recently. In light of this, we initiate the study of a new collaborative setting, consisting of $N$ agents such that each agent is learning one of $M$ stochastic multi-armed bandits to minimize their group cumulative regret. We develop decentralized algorithms which facilitate collaboration between the agents under two scenarios. We characterize the performance of these algorithms by deriving the per agent cumulative regret and group regret upper bounds. We also prove lower bounds for the group regret in this setting, which demonstrates the near-optimal behavior of the proposed algorithms.
Abstract（参考訳）: 共同作業型マルチエージェント・バンディットの研究は近年大きな注目を集めている。これを踏まえ、我々はN$エージェントからなる新しい共同作業環境の研究を開始し、各エージェントが、グループ累積後悔を最小限に抑えるために、M$確率的マルチアームバンディットの1つを学習している。エージェント間の協調を容易にする分散アルゴリズムを2つのシナリオで開発する。我々は,各エージェントの累積後悔とグループ後悔の上界を導出することにより,これらのアルゴリズムの性能を特徴付ける。また,提案したアルゴリズムのほぼ最適動作を示すため,この設定におけるグループ後悔に対する限界も低めに証明する。

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