論文の概要: Towards Zero Shot Learning in Restless Multi-armed Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14526v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 03:16:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 23:02:22.864076
• Title: Towards Zero Shot Learning in Restless Multi-armed Bandits
• Title（参考訳）: レストレスマルチアームバンドにおけるゼロショット学習に向けて
• Authors: Yunfan Zhao, Nikhil Behari, Edward Hughes, Edwin Zhang, Dheeraj Nagaraj, Karl Tuyls, Aparna Taneja, Milind Tambe
• Abstract要約: Restless Multi-arm bandits (RMAB) は、医療、オンライン広告、密猟などの分野で広く利用されているリソース割り当て問題である。 本研究では,これまで見つからなかった広範囲なRMABに対して,一般的なゼロショット能力を有するニューラルネットワークベース事前学習モデル(PreFeRMAB)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.90636136408938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Restless multi-arm bandits (RMABs), a class of resource allocation problems with broad application in areas such as healthcare, online advertising, and anti-poaching, have recently been studied from a multi-agent reinforcement learning perspective. Prior RMAB research suffers from several limitations, e.g., it fails to adequately address continuous states, and requires retraining from scratch when arms opt-in and opt-out over time, a common challenge in many real world applications. We address these limitations by developing a neural network-based pre-trained model (PreFeRMAB) that has general zero-shot ability on a wide range of previously unseen RMABs, and which can be fine-tuned on specific instances in a more sample-efficient way than retraining from scratch. Our model also accommodates general multi-action settings and discrete or continuous state spaces. To enable fast generalization, we learn a novel single policy network model that utilizes feature information and employs a training procedure in which arms opt-in and out over time. We derive a new update rule for a crucial $\lambda$-network with theoretical convergence guarantees and empirically demonstrate the advantages of our approach on several challenging, real-world inspired problems.
• Abstract（参考訳）: レストレス・マルチアーム・バンディット (RMABs) は, 医療, オンライン広告, 密猟などの分野で広く応用されている資源配分問題のクラスであり, マルチエージェント強化学習の観点から最近研究されている。 RMAB以前の研究はいくつかの制限に悩まされており、例えば、連続状態に適切に対処できず、多くの現実世界で一般的な課題である腕のオプトインやオプトアウト時にスクラッチから再トレーニングする必要がある。 これらの制限に対処するために、ニューラルネットワークベースの事前訓練モデル(PreFeRMAB)を開発し、これまで見つからなかったRMABの幅広い範囲で、一般的なゼロショット能力を持ち、スクラッチからリトレーニングするよりも、よりサンプル効率の良い方法で特定のインスタンスで微調整できる。 このモデルは、一般的なマルチアクション設定や離散状態空間や連続状態空間も含む。 迅速な一般化を実現するために,特徴情報を活用し,武器のオプトイン・アウトを経時的に行う新しい単一政策ネットワークモデルを学習する。 理論的収束を保証する重要な$\lambda$-networkに対する新しい更新ルールを導き、いくつかの挑戦的で現実世界にインスパイアされた問題に対するアプローチの利点を実証的に示す。

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