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基于状态分离的 SARSA：一种具有恢复奖励的实用顺序决策算法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新颖的组合性随机贪婪的赌博算法（SGB），用于解决多臂赌博问题。该算法在没有额外信息的情况下，通过观察每个时间步选择的一组臂的联合奖励来进行优化。该算法在单调随机次模性奖励方面实现了较好的性能，并在在线受限社交影响最大化的背景下进行了实证评估。
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关键要点
- 提出了一种新颖的组合性随机贪婪的赌博算法 (SGB)，用于组合多臂赌博问题。
- 该算法在没有额外信息的情况下，仅观察每个时间步选择的一组臂的联合奖励。
- SGB 采用优化的随机探索再确认的方法，专门设计用于具有大量基本臂的情景。
- 与现有方法不同，SGB 仅对未选择的臂进行优化比例的抽样。
- 算法在单调随机次模性奖励方面实现了 (1-1/e) 的遗憾边界，复杂度为 O(n^(1/3) k^(2/3) T^(2/3) log(T)^(2/3))。
- 在基数约束 k 方面，SGB 优于最先进的方法。
- 在在线受限社交影响最大化的背景下进行了实证评估，结果表明 SGB 始终优于其他算法，且随着 k 的增长，性能差距增大。
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