本文研究了固定置信度下的最佳武器识别问题，提出了一种简单的算法，采样复杂度与已知实例下界匹配。算法依赖于跟踪最佳比例的武器采样规则，且停止规则不依赖于武器数量。实验结果表明，算法优于现有算法。同时，对具有连续武器集的线性武装的最佳武器识别问题进行了首次分析。

本文研究了固定置信度下的最佳武器识别问题，提出了一种简单的算法，采样复杂度与已知实例下界匹配。算法依赖于跟踪最佳比例的武器采样规则，且停止规则不依赖于武器数量。实验结果表明，算法优于现有算法。同时，对具有连续武器集的线性武装的最佳武器识别问题进行了首次分析。