論文の概要: Decentralized Blockchain-based Robust Multi-agent Multi-armed Bandit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04417v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 21:33:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 17:44:07.246668
- Title: Decentralized Blockchain-based Robust Multi-agent Multi-armed Bandit
- Title（参考訳）: 分散型ブロックチェーンベースのロバストマルチエージェントマルチアーム付きバンディット
- Authors: Mengfan Xu, Diego Klabjan
- Abstract要約: 我々は、複数のクライアントや参加者が完全に分散化されたブロックチェーン上に分散される、堅牢なマルチエージェントマルチアームバンディット問題について検討する。
正直な参加者のために最適な戦略を設計するためのシステムに、ブロックチェーンの高度なテクニックと、新しいメカニズムを取り入れたのは、私たちが初めてです。
これは、悪意のある参加者がいないマルチエージェントのマルチアームバンディット問題と、純粋なビザンティン攻撃を伴う堅牢なマルチエージェントのマルチアームバンディット問題と一致している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.822625665220068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study a robust multi-agent multi-armed bandit problem where multiple
clients or participants are distributed on a fully decentralized blockchain,
with the possibility of some being malicious. The rewards of arms are
homogeneous among the clients, following time-invariant stochastic
distributions that are revealed to the participants only when the system is
secure enough. The system's objective is to efficiently ensure the cumulative
rewards gained by the honest participants. To this end and to the best of our
knowledge, we are the first to incorporate advanced techniques from
blockchains, as well as novel mechanisms, into the system to design optimal
strategies for honest participants. This allows various malicious behaviors and
the maintenance of participant privacy. More specifically, we randomly select a
pool of validators who have access to all participants, design a brand-new
consensus mechanism based on digital signatures for these validators, invent a
UCB-based strategy that requires less information from participants through
secure multi-party computation, and design the chain-participant interaction
and an incentive mechanism to encourage participants' participation. Notably,
we are the first to prove the theoretical guarantee of the proposed algorithms
by regret analyses in the context of optimality in blockchains. Unlike existing
work that integrates blockchains with learning problems such as federated
learning which mainly focuses on numerical optimality, we demonstrate that the
regret of honest participants is upper bounded by $log{T}$. This is consistent
with the multi-agent multi-armed bandit problem without malicious participants
and the robust multi-agent multi-armed bandit problem with purely Byzantine
attacks.
- Abstract（参考訳）: 我々は、複数のクライアントまたは参加者が完全に分散したブロックチェーン上に分散され、悪意を持つ可能性がある、堅牢なマルチエージェントマルチアームのバンディット問題を調査した。
アームの報酬はクライアント間で均質であり、システムが十分に安全である場合にのみ参加者に明らかにされる時間不変確率分布に従う。
システムの目的は、正直な参加者が得た累積報酬を効率的に確保することである。
この目的と最善の知識のために、私たちは、ブロックチェーンからの高度な技術と新しいメカニズムを、正直な参加者のために最適な戦略を設計するシステムに組み入れました。
これにより、さまざまな悪意ある行動や、参加者のプライバシーの維持が可能になる。
より具体的には、すべての参加者にアクセス可能な検証者のプールをランダムに選択し、これらの検証者のためのデジタル署名に基づく真新しいコンセンサスメカニズムをデザインし、安全なマルチパーティ計算を通じて参加者からの情報を少なくするucbベースの戦略を考案し、連鎖参加型インタラクションと参加者の参加を促すインセンティブメカニズムを設計する。
特に、ブロックチェーンの最適性という文脈で後悔して解析することにより、提案アルゴリズムの理論的保証を最初に証明した。
ブロックチェーンと、主に数値最適性に焦点を当てたフェデレーション学習のような学習問題を統合する既存の作業とは異なり、正直な参加者の後悔は、$log{T}$で上限づけられている。
これは、悪意のある参加者がいないマルチエージェントのマルチアームバンディット問題と、純粋なビザンティン攻撃を伴う堅牢なマルチエージェントのマルチアームバンディット問題と一致している。
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