高维线性多臂赌博机与背包问题

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

研究如何在高维度环境下应用稀疏估计和在线学习算法改进上下文强化学习中的多臂老虎机与背包问题，通过联合在线估计和原始 - 对偶框架，控制背包容量，从而取得了特征维度对数级依赖的次线性遗憾，同时在数据贫瘠和数据丰富情况下实现了最优遗憾结果。

该论文提出了一种广义的勘探-开发权衡模型，可以在时间序列上对任意凹奖励和凸度约束进行决策，并对时间范围进行规定。通过扩展UCB算法，提供了一个具有近乎最优的后悔保证的多项式时间算法，同时还提供了更高效的算法。

UCB算法 勘探-开发权衡模型 后悔保证 多项式时间算法 时间序列
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