I multi-armad bandit problem, måste en spelare bestämma vilken arm av K icke-identiska spelautomater att spela i en sekvens av prövningar för att maximera sin belöning. Detta klassiska problem har fått stor uppmärksamhet på grund av den enkla modell det ger av kompromissen mellan prospektering (försöka ut varje arm för att hitta den bästa) och exploatering (spelar armen tros ge den bästa utdelningen). Tidigare lösningar för bandit problemet har nästan alltid förlitat sig på antaganden om statistiken över spelautomater. I detta arbete gör vi inga statistiska antaganden alls om karaktären av processen som genererar utbetalningar av spelautomater. Vi ger en lösning på banditproblemet där en motståndare, snarare än en väluppfostrad stokastisk process, har fullständig kontroll över belöningarna. I en sekvens av T pjäser, visar vi att den förväntade per-round payoff av vår algoritm närmar sig den bästa armen med hastigheten O(T-'I3), och vi ger en förbättrad konvergens när den bästa armen har ganska låg payoff. Vi överväger också en miljö där spelaren har ett team av "experter" som ger honom råd om vilken arm att spela; här ger vi en strategi som garanterar förväntad vinst nära den bästa expertens. Slutligen, Vi tillämpar vårt resultat på problemet med att lära sig att spela en okänd upprepad matris spel mot en allsmäktig motståndare.
I REF studeras det flerarmade banditproblemet ur ett kontradiktoriskt perspektiv, parallellt med vår sämsta värderingsmodell.
Gambling in a rigged casino: The adversarial multi-armed bandit problem
{'venue': 'Proceedings of IEEE 36th Annual Foundations of Computer Science', 'journal': 'Proceedings of IEEE 36th Annual Foundations of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}