論文の概要: Strategic Multi-Armed Bandit Problems Under Debt-Free Reporting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16018v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 13:01:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:16.766216
• Title: Strategic Multi-Armed Bandit Problems Under Debt-Free Reporting
• Title（参考訳）: Debt-free Reporting における戦略的多要素帯域問題
• Authors: Ahmed Ben Yahmed, Clément Calauzènes, Vianney Perchet,
• Abstract要約: 我々は、古典的なマルチアームバンディット問題を考えるが、戦略的な武器で考える。 両腕が真に振る舞う平衡を確立するための新しいメカニズムを導入し、その報酬をできるだけ多く開示する。 この機構により、エージェントは腕の中で2番目に高い(真の)報酬を得ることができ、累積的後悔は$O(log(T)/Delta)$(problem-dependent)または$O(sqrtTlog(T))$(worst-case)で束縛される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.14355421498382
• License:
• Abstract: We consider the classical multi-armed bandit problem, but with strategic arms. In this context, each arm is characterized by a bounded support reward distribution and strategically aims to maximize its own utility by potentially retaining a portion of its reward, and disclosing only a fraction of it to the learning agent. This scenario unfolds as a game over $T$ rounds, leading to a competition of objectives between the learning agent, aiming to minimize their regret, and the arms, motivated by the desire to maximize their individual utilities. To address these dynamics, we introduce a new mechanism that establishes an equilibrium wherein each arm behaves truthfully and discloses as much of its rewards as possible. With this mechanism, the agent can attain the second-highest average (true) reward among arms, with a cumulative regret bounded by $O(\log(T)/\Delta)$ (problem-dependent) or $O(\sqrt{T\log(T)})$ (worst-case).
• Abstract（参考訳）: 我々は、古典的なマルチアームバンディット問題を考えるが、戦略的な武器で考える。 この文脈では、各アームは、有界支持報酬分布により特徴づけられ、その報酬の一部を潜在的に保持し、その一部を学習エージェントに開示することで、自身のユーティリティを最大限にすることを目的としている。 このシナリオは、T$ラウンド以上のゲームとして展開され、学習エージェント間の目的の競争に繋がる。 これらの力学に対処するために、各腕が真に振る舞う平衡を確立する新しいメカニズムを導入し、その報酬をできるだけ多く開示する。 この機構により、エージェントは腕の中で2番目に高い(真の)報酬を得ることができ、累積的後悔は$O(\log(T)/\Delta)$(problem-dependent)または$O(\sqrt{T\log(T)})$(worst-case)で束縛される。

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