論文の概要: Best Arm Identification with Resource Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19090v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 12:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 15:05:42.212683
• Title: Best Arm Identification with Resource Constraints
• Title（参考訳）: 資源制約のある最良のアーム識別
• Authors: Zitian Li, Wang Chi Cheung
• Abstract要約: 資源制約付きベストアーム識別(BAIwRC)問題について検討する。 エージェントは、各アームプルにリソースが消費されるリソース制約の下で、最適なアームを特定することを目的としている。 資源集約アルゴリズム(SH-RR)を設計・解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.236743421605786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the cost heterogeneity in experimentation across different alternatives, we study the Best Arm Identification with Resource Constraints (BAIwRC) problem. The agent aims to identify the best arm under resource constraints, where resources are consumed for each arm pull. We make two novel contributions. We design and analyze the Successive Halving with Resource Rationing algorithm (SH-RR). The SH-RR achieves a near-optimal non-asymptotic rate of convergence in terms of the probability of successively identifying an optimal arm. Interestingly, we identify a difference in convergence rates between the cases of deterministic and stochastic resource consumption.
• Abstract（参考訳）: 異なる選択肢をまたがる実験におけるコストの不均一性に動機づけられ,資源制約問題(baiwrc)を伴う最善のアーム識別法について検討した。 エージェントはリソース制約の下で最高のarmを特定し、armプル毎にリソースを消費することを目指している。 我々は2つの新しい貢献をした。 本研究は,Halving with Resource Rationingアルゴリズム(SH-RR)の設計と解析を行う。 SH-RRは、最適腕を連続的に特定する確率の観点から、ほぼ最適な非漸近速度の収束を達成する。 興味深いことに、決定論的資源消費と確率的資源消費との収束率の差を同定する。

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