Abstrakt. Förstärkt utbildningspolitik står inför utforsknings- och exploaterings dilemmat, dvs. sökandet efter en balans mellan att utforska miljön för att hitta lönsamma åtgärder samtidigt som den empiriskt bästa åtgärden vidtas så ofta som möjligt. Ett populärt mått på en politiks framgång när det gäller att ta itu med detta dilemma är sorgen, dvs. förlusten på grund av att den globalt optimala politiken inte följs hela tiden. Ett av de enklaste exemplen på utforsknings-/exploaterings dilemmat är det mångarmade banditproblemet. Lai och Robbins var de första som visade att sorgen för detta problem måste växa åtminstone logaritmiskt i antalet pjäser. Sedan dess har Lai och Robbins och många andra utformat en politik som asymptotiskt åstadkommer detta beklagande. I detta arbete visar vi att den optimala logaritmiska ångern också kan uppnås på ett enhetligt sätt över tiden, med en enkel och effektiv politik, och för alla belöningar med begränsat stöd.
Denna övre förtroende bundna teknik konvergerar till den optimala lösningen för multi-armad bandit problem REF.
Finite-time Analysis of the Multiarmed Bandit Problem
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}