Vi anser att ett multi-armad bandit spel där N spelare tävlar om K armar för T svängar. Varje spelare har olika förväntade belöningar för armarna, och de omedelbara belöningarna är oberoende och identiskt fördelade. Prestanda mäts med hjälp av den förväntade summan av ånger, jämfört med optimal tilldelning av vapen till spelare. Vi antar att varje spelare bara vet hennes handlingar och belöningen hon fick varje tur. Spelare kan inte observera andra spelares handlingar, och ingen kommunikation mellan spelare är möjlig. Vi presenterar en distribuerad algoritm och visar att det uppnår en förväntad summa av ånger av nära-O log 2 T. Detta är den första algoritmen för att uppnå en poly-logaritmisk ånger i detta fullt distribuerade scenario. Alla andra verk har antagit att antingen alla spelare har samma vektor av förväntade belöningar eller att kommunikation mellan spelare är möjlig.
Författarna i REF överväger en statisk inställning där användarna inte ändrar sig och föreslår en fullt distribuerad algoritm med log 2 (T) beklagar bunden.
Distributed Multi-Player Bandits - a Game of Thrones Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}