本研究设计了一个鲁棒的系统，解决了区块链上的多代理多臂赌博问题，保证诚实参与者获取累积奖励。通过遗憾分析，证明了算法在区块链中的优化上的理论保证。与其他问题保持一致。

该研究提出了一种自适应学习算法，解决非静态环境中的情境赌博问题，并进行了遗憾分析。该算法在时间长度 $T$ 下，实现了亚线性缩放，并在混合收益的情况下进行了实证实验，证明了其优势。

该研究提出了一种自适应学习算法，解决非静态环境中的情境赌博问题。算法实现了遗憾的亚线性缩放，并在混合收益情况下得到了扩展。实验证明其优于基线算法。

本文研究了协作在线学习的方法，特别关注于使用多臂老虎机游戏对社交网络中的一组代理进行协作的情况，并对其使用的不同算法进行了遗憾分析。发现单个代理学习策略在网络设置下表现不佳，提出了一类策略并证明其容易遭受大量遗憾。同时，提出了基于网络结构的学习算法，并在不同拓扑结构的网络上进行了实验。