Abstract-Vi anser att problemet med att optimalt tilldela p sniffers till K-kanaler för att övervaka överföringsaktiviteter i ett flerkanaligt trådlöst nätverk. Användaraktiviteten är till en början okänd för sniffarna och ska läras tillsammans med kanaltilldelningsbeslut samtidigt som man maximerar fördelarna med detta uppdrag, vilket resulterar i den grundläggande kompromissen mellan prospektering kontra exploatering. Vi formulerar det som det linjära partiella övervakningsproblemet, en superklass av flerarmade banditer. Eftersom antalet armar (sniffer-kanal uppdrag) är exponentiellt, nya tekniker krävs för att möjliggöra effektivt lärande. Vi använder den linjära banditmodellen för att fånga upp beroendet bland armarna och utveckla två strategier som utnyttjar detta beroende. Båda politikerna åtnjuter logaritmisk ånger bunden av timelots med en term som är sub-lineär i antalet vapen.
I REF modellerade Arora och Szepesvari först problemet med spektrumanvändningsövervakning som ett multiarmat banditproblem (MAB) för att övervaka det maximala antalet aktiva användare.
Sequential learning for optimal monitoring of multi-channel wireless networks
{'venue': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}