論文の概要: Multi-Agent Best Arm Identification in Stochastic Linear Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13690v2
• Date: Sat, 24 May 2025 18:55:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:52.959042
• Title: Multi-Agent Best Arm Identification in Stochastic Linear Bandits
• Title（参考訳）: 確率線形帯域におけるマルチエージェントベストアーム識別
• Authors: Sanjana Agrawal, Saúl A. Blanco,
• Abstract要約: 固定予算シナリオ下での線形包帯における協調的ベストアーム識別の問題について検討する。 本稿では,任意の構造を持つスターネットワークとネットワークに対して,MaLinBAI-StarとMaLinBAI-Genの2つのアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study the problem of collaborative best-arm identification in stochastic linear bandits under a fixed-budget scenario. In our learning model, we first consider multiple agents connected through a star network, interacting with a linear bandit instance in parallel. We then extend our analysis to arbitrary network topologies. The objective of the agents is to collaboratively identify the best arm of the given bandit instance with the help of a central server while minimizing the probability of error in best arm estimation. To this end, we propose two algorithms, MaLinBAI-Star and MaLinBAI-Gen for star networks and networks with arbitrary structure, respectively. Both algorithms utilize the technique of G-optimal design along with the successive elimination based strategy where agents share their knowledge through a central server at each communication round. We demonstrate, both theoretically and empirically, that our algorithms achieve exponentially decaying probability of error in the allocated time budget. Furthermore, experimental results on both synthetic and real-world data validate the effectiveness of our algorithms over the state-of-the art existing multi-agent algorithms.
• Abstract（参考訳）: 固定予算シナリオ下での確率線形包帯における協調的ベストアーム識別の問題について検討する。 学習モデルでは、まずスターネットワークを介して接続された複数のエージェントについて検討し、線形バンディットインスタンスと並列に相互作用する。 そして、分析を任意のネットワークトポロジに拡張します。 エージェントの目的は、ベストアーム推定におけるエラーの可能性を最小化しつつ、中央サーバの助けを借りて、与えられたバンディットインスタンスのベストアームを協調的に識別することである。 そこで本研究では,スターネットワークと任意の構造を持つネットワークに対して,MaLinBAI-StarとMaLinBAI-Genの2つのアルゴリズムを提案する。 両アルゴリズムはG-最適設計技術と、エージェントが各通信ラウンドで中央サーバを通して知識を共有するという連続的な除去ベースの戦略を利用する。 我々は、理論的にも経験的にも、割り当てられた時間予算において、アルゴリズムが指数関数的に減衰するエラーの確率を達成することを実証する。 さらに, 実世界の合成データと実世界のデータを用いて, 最先端のマルチエージェントアルゴリズムに対するアルゴリズムの有効性を検証した。

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