論文の概要: Stochastic Bandits for Egalitarian Assignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05856v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 09:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:30:00.623511
• Title: Stochastic Bandits for Egalitarian Assignment
• Title（参考訳）: Egalitarian Assignment のための確率帯域
• Authors: Eugene Lim, Vincent Y. F. Tan, Harold Soh,
• Abstract要約: 我々は,多武装盗賊の文脈における平等的課題であるEgalMABについて検討する。 UCBベースのポリシーEgalUCBを設計・分析し、累積的後悔の上限を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.33714486693828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study EgalMAB, an egalitarian assignment problem in the context of stochastic multi-armed bandits. In EgalMAB, an agent is tasked with assigning a set of users to arms. At each time step, the agent must assign exactly one arm to each user such that no two users are assigned to the same arm. Subsequently, each user obtains a reward drawn from the unknown reward distribution associated with its assigned arm. The agent's objective is to maximize the minimum expected cumulative reward among all users over a fixed horizon. This problem has applications in areas such as fairness in job and resource allocations, among others. We design and analyze a UCB-based policy EgalUCB and establish upper bounds on the cumulative regret. In complement, we establish an almost-matching policy-independent impossibility result.
• Abstract（参考訳）: 確率的多武装バンディットの文脈における平等的代入問題であるEgalMABについて検討する。 EgalMABでは、エージェントが一連のユーザーを武器に割り当てる。 各ステップでエージェントは、同じアームに2人のユーザが割り当てられないように、正確に1つのアームを各ユーザに割り当てなければならない。 その後、各ユーザは、割り当てられた腕に関連する未知の報酬分布から引き出された報酬を取得する。 エージェントの目的は、固定された地平線上での全ユーザーの最小累積報酬を最大化することである。 この問題は、仕事の公平さやリソース割り当てなどの分野に応用されている。 UCBベースのポリシーEgalUCBを設計・分析し、累積的後悔の上限を確立する。 補完として、ほぼ一致しない政策非依存の不合理性結果を確立する。

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