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自适应广义 Neyman 分配：局部渐近极小极优最佳臂识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为自适应广义Neyman分配（AGNA）策略的新方法，用于固定预算最佳臂识别。该策略在小间隙情况下具有较紧密的上界，并改进了现有策略。研究对固定预算最佳臂识别中的渐近最优策略的存在性问题做出了贡献。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为自适应广义Neyman分配（AGNA）策略的新方法。
- AGNA策略用于固定预算最佳臂识别，特别是在小间隙情况下。
- 该策略在最佳臂误识概率的最坏情况上的上界与最坏情况下界对齐。
- AGNA是Neyman分配的一般化，并改进了现有策略。
- 相比于Komiyama等人提出的极小极大速率最优策略，AGNA策略获得了更紧密的上界。
- 研究为固定预算最佳臂识别中的渐近最优策略的存在性问题做出了贡献。
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