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Planning and Learning in Risk-Aware Restless Multi-Armed Bandit Problem
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究扩展了传统的多臂老虎机问题，提出了风险意识目标，并采用汤普森采样方法处理未知状态转移概率，从而显著降低风险暴露。研究结果表明，该方法在多集和多臂情况下的回报损失具有次线性和二次可扩展性。
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关键要点
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本研究扩展了传统的多臂老虎机问题，提出了风险意识目标。
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通过建立风险意识目标的索引条件，填补了目前研究的空白。
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采用汤普森采样方法处理未知状态转移概率，显著降低风险暴露。
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研究结果表明，该方法在多集和多臂情况下的回报损失具有次线性和二次可扩展性。
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