論文の概要: Contextual Bandits with Arm Request Costs and Delays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13109v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 00:44:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:44.464646
• Title: Contextual Bandits with Arm Request Costs and Delays
• Title（参考訳）: アーム要求コストと遅延を考慮したコンテキスト帯域
• Authors: Lai Wei, Ambuj Tewari, Michael A. Cianfrocco,
• Abstract要約: 本稿では,時間的遅延と関連するコストを伴って,新たなアームセットを要求できるコンテキスト的バンディット問題の拡張を提案する。 この設定では、学習者は、各選択が1つの時間単位を取るように、決定セットから複数のアームを選択することができる。 我々は、武器を効果的に選択し、新しい武器を要求する適切な時間を決定するアルゴリズムを設計し、彼らの後悔を最小限に抑える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.263086804406786
• License:
• Abstract: We introduce a novel extension of the contextual bandit problem, where new sets of arms can be requested with stochastic time delays and associated costs. In this setting, the learner can select multiple arms from a decision set, with each selection taking one unit of time. The problem is framed as a special case of semi-Markov decision processes (SMDPs). The arm contexts, request times, and costs are assumed to follow an unknown distribution. We consider the regret of an online learning algorithm with respect to the optimal policy that achieves the maximum average reward. By leveraging the Bellman optimality equation, we design algorithms that can effectively select arms and determine the appropriate time to request new arms, thereby minimizing their regret. Under the realizability assumption, we analyze the proposed algorithms and demonstrate that their regret upper bounds align with established results in the contextual bandit literature. We validate the algorithms through experiments on simulated data and a movie recommendation dataset, showing that their performance is consistent with theoretical analyses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいアームセットを確率的時間遅延と関連するコストで要求できるコンテキスト的バンディット問題の拡張を提案する。 この設定では、学習者は、各選択が1つの時間単位を取るように、決定セットから複数のアームを選択することができる。 この問題は、半マルコフ決定過程(SMDP)の特別な場合として考えられている。 アームコンテキスト、要求時間、コストは未知の分布に従うと仮定される。 我々は,最大平均報酬を達成できる最適ポリシーに関して,オンライン学習アルゴリズムの後悔を考察する。 ベルマン最適性方程式を利用して、武器を効果的に選択し、新しい武器を要求する適切な時間を決定するアルゴリズムを設計し、その後悔を最小限に抑える。 実現可能性の仮定に基づき,提案したアルゴリズムを解析し,それらの後悔の上界が,文脈的バンディット文学において確立された結果と一致していることを示す。 シミュレーションデータと映画レコメンデーションデータセットを用いた実験により,アルゴリズムの性能が理論的解析と一致していることを示す。

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