Abstract-Motiverad av det tekniska problemet med cellulär täckning optimering, föreslår vi en ny multiarmad bandit modell som kallas generaliserade globala bandit. Vi utvecklar en rad giriga algoritmer som har förmågan att hantera icke-monotoniska men nedbrytbara belöningsfunktioner, multidimensionella globala parametrar och växlingskostnader. De föreslagna algoritmerna analyseras rigoröst under den multiarmade banditramen, där vi visar att de uppnår avgränsad ånger, och därför garanteras de att konvergera till den optimala armen i ändlig tid. Algoritmerna appliceras sedan på problemet med cellulär täckning optimering för att uppnå optimal avvägning mellan tillräcklig liten celltäckning och begränsat makroläckage utan förkunskaper om installationsmiljön. Prestandafördelen med de nya algoritmerna jämfört med befintliga banditlösningar avslöjas analytiskt och ytterligare bekräftas genom numeriska simuleringar. Det viktigaste inslaget bakom förbättringen av prestandan är en effektivare "rättegångs- och felmekanism", där varje försök kommer att bidra till att förbättra kunskapen om alla kandidateffektnivåer. Index Terms-Multi-armad bandit, online-inlärning, ångra analys, täckning optimering.
I REF designar författarna en generaliserad global banditalgoritm för att styra sändningskraften i problemet med optimering av mobiltäckning.
Generalized Global Bandit and Its Application in Cellular Coverage Optimization
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}