כתבה
arXiv cs.LG ·
Top-k פארטו בנדיטים: היפר-ווליום חרטה
Top-$k$ Pareto Bandits: Hypervolume Regret for Multi-Objective Slate Selection
אלגוריתם חדש לבעיית בנדיט רב-מטרות. האלגוריתם, THV-UCB, בוחר שוב ושוב את הזרועות המשותפות על סמך הערכות אופטימיסטיות של תרומתן להיפר-ווליום. האלגוריתם מבטיח חרטה מינימלית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.26273v1 Announce Type: new Abstract: We consider a stochastic multi-objective bandit problem where, at each round, the agent selects a slate of $k$ arms and observes their $d$-dimensional reward vectors under semi-bandit feedback. We do not aim at identifying a single optimal arm; instead, we consider the problem of maintaining a small set of actions that jointly approximate the Pareto frontier. We formalize this objective through the dominated hypervolume induced by the selected subset of arms, and define an $\alpha$-approximate hypervolume regret with respect to the best size-$k$ subset achievable in hindsight, where $\alpha = 1 - 1/e$ reflects the approximation guarantee of greedy maximization for monotone submodular functions. To address this problem, we introduce \textit{TH
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית