Multi-armed Bandit领域论文

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Multi-armed Bandit领域论文

详 情 说 明

Multi-armed Bandit（多臂老虎机）问题是强化学习和在线学习中的一个经典模型，常用于模拟资源分配和决策优化场景。该领域的研究论文主要关注如何在探索（尝试新选项）和利用（选择已知最优选项）之间取得平衡，以最大化长期收益。

早期的研究如Thompson Sampling和UCB（Upper Confidence Bound）算法奠定了理论基础，通过概率分布或置信区间来动态调整选择策略。近年来，随着机器学习的兴起，Bandit问题被扩展到了上下文相关（Contextual Bandit）和对抗性（Adversarial Bandit）等变体，以适应更复杂的现实场景。

在推荐系统、医疗试验和在线广告投放等应用中，Bandit算法因其计算高效性和适应性受到广泛关注。当前的前沿研究可能涉及与非平稳环境、分布式Bandit或多智能体协作等交叉方向的结合。