論文の概要: Best Arm Identification in Batched Multi-armed Bandit Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13875v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 14:16:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 14:42:21.057972
• Title: Best Arm Identification in Batched Multi-armed Bandit Problems
• Title（参考訳）: バッチ型マルチアームバンド問題におけるベストアーム識別
• Authors: Shengyu Cao, Simai He, Ruoqing Jiang, Jin Xu, Hongsong Yuan
• Abstract要約: 近年のマルチアームバンディット問題は、多くの実生活シナリオにおいて、腕をバッチでサンプリングする必要がある。 最適な腕の識別に異なる理論的設定の目的を組み込むことができる一般的な線形プログラミングフレームワークを導入する。 数値実験により,UCB型サンプリング法やトンプソン型サンプリング法と比較して,アルゴリズムの性能も良好であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.908867017036043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently multi-armed bandit problem arises in many real-life scenarios where arms must be sampled in batches, due to limited time the agent can wait for the feedback. Such applications include biological experimentation and online marketing. The problem is further complicated when the number of arms is large and the number of batches is small. We consider pure exploration in a batched multi-armed bandit problem. We introduce a general linear programming framework that can incorporate objectives of different theoretical settings in best arm identification. The linear program leads to a two-stage algorithm that can achieve good theoretical properties. We demonstrate by numerical studies that the algorithm also has good performance compared to certain UCB-type or Thompson sampling methods.
• Abstract（参考訳）: 近年のマルチアームバンディット問題は、エージェントがフィードバックを待つ時間に制限があるため、多くの実生活シナリオで腕をバッチでサンプリングする必要がある。 このような応用には生物実験やオンラインマーケティングが含まれる。 この問題は、腕の数が多く、バッチ数が小さい場合にさらに複雑である。 我々は,複数腕のバンディット問題における純粋探索を考える。 本稿では,各理論設定の目的をベストアーム識別に組み込む,汎用線形プログラミングフレームワークを提案する。 線形プログラムは、2段階のアルゴリズムに導かれ、優れた理論的性質を達成できる。 数値実験により,UCB型サンプリング法やトンプソン型サンプリング法と比較して,アルゴリズムの性能がよいことを示した。

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