Vi anser att problemet med distribuerad online-inlärning med flera spelare i multi-armade banditer (MAB) modeller. Varje spelare kan välja bland flera armar. När en spelare väljer en arm, får det en belöning. All annan kommunikation mellan användarna är kostsam och kommer att öka sorgen. Vi föreslår en online indexbaserad distribuerad lärande politik som kallas dUCB 4 algoritm som avhandlar av prospektering v. exploatering på rätt sätt, och uppnår förväntad ånger som växer som mest som nära-O(log 2 T ). Motiveringen kommer från opportunistisk spektrumaccess av flera sekundära användare i kognitiva radionät där de måste plocka bland olika trådlösa kanaler som ser annorlunda ut för olika användare. Detta är den första distribuerade inlärningsalgoritmen för multi-player MABs så gott vi vet. Distribuerad adaptiv kontroll, multi-armad bandit, online lärande, multi-agent system.
I REF, Kalatil et al. studerade problemet med distribuerat lärande online med flera spelare i flera beväpnade banditer och föreslog en online indexbaserad politik för distribuerat lärande.
Decentralized Learning for Multi-player Multi-armed Bandits
{'venue': '2012 IEEE 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '2012 IEEE 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}