Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stochastically Constrained Best Arm Identification with Thompson Sampling

論文の概要: Stochastically Constrained Best Arm Identification with Thompson Sampling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03877v1
Date: Tue, 07 Jan 2025 15:40:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-08 15:47:02.532760
Title: Stochastically Constrained Best Arm Identification with Thompson Sampling
Title（参考訳）: トンプソンサンプリングを用いた統計的に制約されたベストアーム同定
Authors: Le Yang, Siyang Gao, Cheng Li, Yi Wang,
Abstract要約: 制約が存在する場合の最適な腕識別の問題について考察する。我々は、この問題を解決する手段として、トンプソンサンプリング(TS)の一般的なアイデアを探求する。我々は、TSに基づくサンプリングアルゴリズムを設計し、後方収束率の最適性を確立し、数値例を用いてその優れた性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.728338956484091
License:
Abstract: We consider the problem of the best arm identification in the presence of stochastic constraints, where there is a finite number of arms associated with multiple performance measures. The goal is to identify the arm that optimizes the objective measure subject to constraints on the remaining measures. We will explore the popular idea of Thompson sampling (TS) as a means to solve it. To the best of our knowledge, it is the first attempt to extend TS to this problem. We will design a TS-based sampling algorithm, establish its asymptotic optimality in the rate of posterior convergence, and demonstrate its superior performance using numerical examples.
Abstract（参考訳）: 確率的制約が存在する場合の最適な腕識別の問題について考察する。目標は、残りの措置の制約を受ける客観的尺度を最適化するアームを特定することである。我々は、この問題を解決する手段として、トンプソンサンプリング(TS)の一般的なアイデアを探求する。我々の知る限りでは、TSをこの問題に拡張する最初の試みである。我々は、TSに基づくサンプリングアルゴリズムを設計し、後方収束率の漸近的最適性を確立し、数値例を用いてその優れた性能を示す。

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