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本文研究了多臂老虎机问题的性质与限制,分析了不同算法在减少后悔方面的表现,提出了一种基于隐式探索的损失估计策略和渐近最优算法,以优化探索与利用的平衡,尤其是在具有线性约束的情况下。通过数值实验验证了新算法的有效性。

在未知线性约束下,使用拉格朗日方法进行探索性学习

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-24T00:00:00Z
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