論文の概要: Combinatorial Multivariant Multi-Armed Bandits with Applications to Episodic Reinforcement Learning and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01386v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 22:18:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:33:22.824387
• Title: Combinatorial Multivariant Multi-Armed Bandits with Applications to Episodic Reinforcement Learning and Beyond
• Title（参考訳）: 複合型多言語帯域とエピソード強化学習への応用
• Authors: Xutong Liu, Siwei Wang, Jinhang Zuo, Han Zhong, Xuchuang Wang, Zhiyong Wang, Shuai Li, Mohammad Hajiesmaili, John C. S. Lui, Wei Chen,
• Abstract要約: CMAB(Multi-armed bandits)の多変量および確率的トリガーアーム(CMAB-MT)を用いた新しい枠組みを導入する。 CMAB-MTは既存のCMABと比べ、モデリング能力を高めるだけでなく、多変量確率変数の異なる統計特性を活用することで結果を改善することができる。 本フレームワークは, エピソード強化学習(RL)や商品分布の確率的最大カバレッジなど, 応用として多くの重要な問題を含むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.39457881271146
• License:
• Abstract: We introduce a novel framework of combinatorial multi-armed bandits (CMAB) with multivariant and probabilistically triggering arms (CMAB-MT), where the outcome of each arm is a $d$-dimensional multivariant random variable and the feedback follows a general arm triggering process. Compared with existing CMAB works, CMAB-MT not only enhances the modeling power but also allows improved results by leveraging distinct statistical properties for multivariant random variables. For CMAB-MT, we propose a general 1-norm multivariant and triggering probability-modulated smoothness condition, and an optimistic CUCB-MT algorithm built upon this condition. Our framework can include many important problems as applications, such as episodic reinforcement learning (RL) and probabilistic maximum coverage for goods distribution, all of which meet the above smoothness condition and achieve matching or improved regret bounds compared to existing works. Through our new framework, we build the first connection between the episodic RL and CMAB literature, by offering a new angle to solve the episodic RL through the lens of CMAB, which may encourage more interactions between these two important directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多変量および確率的トリガーアーム(CMAB-MT)を用いたCMAB(combinatorial multi-armed bandits)の新たな枠組みを紹介し,各アームの結果は$d$次元の多変量変数であり,フィードバックは一般的なアームトリガープロセスに従う。 CMAB-MTは既存のCMABと比べ、モデリング能力を高めるだけでなく、多変量確率変数の異なる統計特性を活用することで結果を改善することができる。 CMAB-MTに対して,確率変調スムーズな条件を誘導する一般1ノルム多変量法と,この条件に基づく楽観的なCUCB-MTアルゴリズムを提案する。 提案手法は, 商品流通におけるエピソード強化学習 (RL) や確率的最大カバレッジなど, 上記の滑らかさ条件を満たすとともに, 既存の作品と比較して, 一致あるいは改善された後悔境界を達成できるような多くの重要な問題を含むことができる。 我々の新しい枠組みにより、この2つの重要な方向の相互作用を促進するために、CMABのレンズを通して、エピソードRLを解くための新しい角度を提供することにより、エピソードRLとCMABの文献の間の最初の接続を構築する。

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