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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.1
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 63 - 70 (8page)
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본 논문에서는 확률적 보상과 유효성을 갖고, 매 시간 유효한 arm들의 집합이 변하는 sleeping bandit 문제를 해결하는 다수의 전략들의 집합 Φ가 주어졌을 때, 이들을 융합하는 문제를 고려하고, 이 문제를 해결하기 위한 융합 알고리즘 sleepComb(Φ)를 제안한다. 제안된 알고리즘인 sleepComb(Φ)는 확률적(stochastic) multi-armed bandit 문제를 해결하는 매개변수 기반 휴리스틱으로 잘 알려진 ϵ<SUB>t</SUB>-greedy의 확률적 스위칭 기법을 바탕으로 매 시간 적절한 전략을 선택하는 알고리즘이다. 시퀀스 {ϵ<SUB>t</SUB> }와 전략들에 대한 적절한 조건이 주어졌을 때, 알고리즘 sleepComb(Φ)는 sleeping bandit 문제에 대해 적절히 정의된 “best” 전략으로 수렴한다. 실험을 통해 이 알고리즘이 “best” 전략으로 수렴한다는 사실을 확인하고, 기존의 다른 융합 알고리즘보다 “best” 전략으로 더 빠르게 수렴함과 “best” 전략을 선택하는 비율이 더 높음을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 문제정의
4. 알고리즘
5. 실험
6. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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