論文の概要: An Adaptive Approach for Infinitely Many-armed Bandits under Generalized Rotting Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14202v2
• Date: Fri, 24 May 2024 09:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 20:27:27.298285
• Title: An Adaptive Approach for Infinitely Many-armed Bandits under Generalized Rotting Constraints
• Title（参考訳）: 一般回転制約下における無限多腕バンドの適応的アプローチ
• Authors: Jung-hun Kim, Milan Vojnovic, Se-Young Yun,
• Abstract要約: 本研究では、休息状態において、アームの平均報酬が各プルで減少する可能性があるが、そうでなければ変化しない、無限に多くの武器を持つバンディット問題を考察する。 本稿では,ゆがみ報酬に起因するバイアスや分散トレードオフを管理するために,適応的なスライディングウィンドウを備えたUTBを利用するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.596684377841182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we consider the infinitely many-armed bandit problems in a rested rotting setting, where the mean reward of an arm may decrease with each pull, while otherwise, it remains unchanged. We explore two scenarios regarding the rotting of rewards: one in which the cumulative amount of rotting is bounded by $V_T$, referred to as the slow-rotting case, and the other in which the cumulative number of rotting instances is bounded by $S_T$, referred to as the abrupt-rotting case. To address the challenge posed by rotting rewards, we introduce an algorithm that utilizes UCB with an adaptive sliding window, designed to manage the bias and variance trade-off arising due to rotting rewards. Our proposed algorithm achieves tight regret bounds for both slow and abrupt rotting scenarios. Lastly, we demonstrate the performance of our algorithm using numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、休息状態において、アームの平均報酬が各プルで減少する可能性があるが、そうでなければ変化しない、無限に多くの武器を持つバンディット問題を考察する。 報奨金の累積金額をスローローティングケースと呼ぶ$V_T$と、突然ローティングケースと呼ばれる$S_T$の累積個数をバウンドする$S_T$の2つのシナリオを探索する。 ローティング報酬による課題に対処するため,ローッティング報酬によるバイアスと分散トレードオフを管理するために,適応的なスライディングウインドウを備えたUPBを利用するアルゴリズムを導入する。 提案アルゴリズムは, 遅い, 突然のローティングシナリオの双方に対して, 厳密な後悔境界を達成できる。 最後に,数値実験を用いてアルゴリズムの性能を示す。

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