本文探讨了多臂老虎机模型的性能，提出了新的优化算法和改进的序贯停止规则，研究了有限反馈和多智能体环境下的遗憾下界，展示了算法的有效性和性能保证。

本文研究了多智能体多臂赌博机方法的遗憾下界，证明了在不同情景下的紧密性。当图表现出良好的连通性和奖励是随机分布时，遗憾下界为O（log T）和sqrt（T）。在对抗奖励的假设下，遗憾下界为O（T^（2/3））。当图不连通时，遗憾下界为线性。与以前的研究相比，本文全面研究了这些情景下的紧密下界。

本文研究了非稳态赌徒问题，即分布保持不变但在未知时间发生改变的情况。通过折扣上限置信区间和滑动窗口上限置信区间算法，得到了后者的上界，并对不优的赌博机被玩的次数期望进行了上界估计。证明了存在性突然性改变时的遗憾下界，并证明了折扣上限置信区间和滑动窗口上限置信区间的匹配下界一致性。

本文研究了多智能体多臂赌博机方法中的遗憾下界，证明了它们的紧密性。当图表现出良好的连通性和奖励是随机分布时，证明了实例相关上界的 O（log T）下界和平均差值独立上界的 sqrt（T）下界。在对抗奖励的假设下，建立了连接图的 O（T^（2/3））下界。当图表现为不连通时，还展示了线性的遗憾下界。