De flesta moderna system strävar efter att lära av interaktioner med användare, och många engagerar sig i prospektering: att göra potentiellt suboptimala val för att få ny information. Vi inleder en studie av samspelet mellan prospektering och konkurrens-hur sådana system balanserar prospektering för lärande och konkurrensen för användare. Här spelar användarna tre olika roller: de är kunder som genererar intäkter, de är källor till data för lärande, och de är egenintresserade agenter som väljer bland de konkurrerande systemen. Som modell anser vi konkurrens mellan två multiarmade banditalgoritmer som ställs inför samma banditinstans. Användare anländer en efter en och väljer bland de två algoritmerna, så att varje algoritm gör framsteg om och endast om den väljs. Vi frågar oss om och i vilken utsträckning konkurrensen uppmuntrar innovation: införande av bättre algoritmer. Vi undersöker denna fråga för flera modeller av användarrespons, eftersom vi varierar graden av rationalitet och konkurrenskraft i modellen. Effektivt kartlägger vi relationen "konkurrens kontra innovation", ett välstuderat tema i ekonomi.
Mansour m.fl. Ref överväga en konkurrens mellan två banditalgoritmer som ställs inför samma prov, där användare anländer en efter en och väljer mellan de två algoritmerna.
Competing Bandits: Learning under Competition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}