I detta dokument föreslår vi en ny multi-objektiv kontextuell multi-armad bandit problem med två mål, där ett av målen dominerar det andra målet. Till skillnad från en objektiv bandit problem där eleven får en slumpmässig skalär belöning för varje arm den väljer, i det föreslagna problemet får eleven en slumpmässig belöning vektor, där varje komponent i belöning vektorn motsvarar ett av målen och fördelningen av belöningen beror på det sammanhang som ges till eleven i början av varje runda. Vi kallar detta problem kontextuell multi-armad bandit med ett dominerande mål (CMAB-DO). I CMAB-DO är målet för eleven att maximera sin totala belöning i det icke-dominanta målet samtidigt som den säkerställer att den maximerar sin totala belöning i det dominerande målet. I detta fall är den optimala arm som ges ett sammanhang den som maximerar den förväntade belöningen i det icke-dominanta målet bland alla armar som maximerar den förväntade belöningen i det dominerande målet. Först visar vi att den optimala armen ligger i Pareto fronten. Därefter föreslår vi den multi-objektiva kontextuella multi-armade banditalgoritmen (MOC-MAB) och definierar två prestandamått: den 2-dimensionella (2D) beklagar och Pareto beklagar. Vi visar att både 2D ånger och Pareto ånger av MOC-MAB är sublinear i antalet rundor. Vi jämför också den föreslagna algoritmens prestanda med andra toppmoderna metoder i syntetiska och verkliga datauppsättningar. Den föreslagna modellen och algoritmen har ett brett spektrum av verkliga tillämpningar som involverar flera och möjligen motstridiga mål som sträcker sig från trådlös kommunikation till medicinska diagnos- och rekommendationssystem.
Bortsett från ovanstående arbeten, en specifik multi-objektiv kontextuell bandit problem med dominerande och icke-dominerande mål och begränsat antal vapen beaktas i REF.
Multi-objective Contextual Multi-armed Bandit Problem with a Dominant Objective
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}