Vi formulerar och studerar ett decentraliserat multi-armad bandit (MAB) problem. Det finns M distribuerade spelare som tävlar om N oberoende armar. Varje arm, när den spelas, erbjuder i.i.d. belöning enligt en fördelning med en okänd parameter. Varje gång väljer varje spelare en arm att spela utan att utbyta observationer eller information med andra spelare. Spelare som väljer samma arm kolliderar, och beroende på kollisionsmodellen, antingen får ingen belöning eller de kolliderande spelarna dela belöningen på ett godtyckligt sätt. Vi visar att det minsta systemet som beklagar den decentraliserade MAB växer med tiden i samma logaritmiska ordning som i den centraliserade motsvarigheten där spelarna agerar kollektivt som en enda enhet genom att utbyta observationer och fatta beslut gemensamt. En decentraliserad politik utformas för att uppnå denna optimala ordning samtidigt som man garanterar rättvisa mellan aktörerna och utan att anta några förhandsöverenskommelser eller informationsutbyte mellan aktörerna. Baserat på en Time Division Fair Sharing (TDFS) av M bästa vapen, är den föreslagna politiken konstruerad och dess ordning optimalitet bevisas under en allmän belöning modell. Dessutom kan den grundläggande strukturen för TDFS-politiken användas i all ordningsoptimal politik för en enda aktör för att uppnå ordningsoptimalitet i den decentraliserade miljön. Vi fastställer också en lägre gräns för systemet och beklagar tillväxten för en allmän klass av decentraliserade poliser, som den föreslagna politiken tillhör. Detta problem finner potentiella tillämpningar i kognitiva radionät, flerkanaliga kommunikationssystem, multiagentsystem, webbsökning och reklam samt sociala nätverk. Decentraliserad multi-armad bandit, system ångra, distribuerat lärande, kognitiv radio, webbsökning och reklam, multi-agent system.
I synnerhet använder algoritmen i REF en mekanism som kallas tidsdelningen rättvis delning, där en spelare delar de bästa armarna med de andra i en förutbestämd ordning.
Distributed Learning in Multi-Armed Bandit with Multiple Players
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}