Det kombinatoriska stokastiska semibanditproblemet är en förlängning av det klassiska multiarmade banditproblemet där en algoritm drar mer än en arm i varje steg och belöningarna för alla dragna armar avslöjas. En skillnad med den ena armen varianten är att beroendestrukturen i armarna är avgörande. Tidigare arbeten på denna inställning antingen använde en värsta-fall-strategi eller påtvingade oberoende av vapen. Vi introducerar ett sätt att kvantifiera problemets beroendestruktur och utforma en algoritm som anpassar sig till det. Algoritmen är baserad på linjär regression och analysen utvecklar tekniker från den linjära banditlitteraturen. Genom att jämföra dess prestanda med en ny nedre gräns, visar vi att den är optimal, upp till en polylogaritmisk faktor i antalet dragna armar.
REF studie den combinatorial semi-bandit problem med kovarians, men känd.
Combinatorial semi-bandit with known covariance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}