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![arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f52a3aac91627968cfd5ee7f349b9908aeff8184.png)
arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日
传统的多臂老虎机 (MAB) 算法是为平稳环境设计的，其中与臂相关的奖励分布不会随时间而变化。然而，在许多应用中，环境被更准确地建模为非平稳的。在这项工作中，研究了分段平稳 MAB (PS-MAB) 环境，其中与一部分臂相关的奖励分布在某些变化点发生变化，而在变化点之间保持平稳。我们的重点是 PS-MAB 的渐近分析，之前已经为其提出了基于变化检测 (CD) 的实用算法。我们的目标是模块化此类基于 CD 的老虎机 (CDB) 程序的设计和分析。为此，我们确定了模块化所需的平稳老虎机算法和 CDB 程序中变化检测器的要求。我们假设奖励是亚高斯的。在此假设和变化点分离的条件下，我们表明 CDB 程序的分析确实可以模块化，因此可以以统一的方式获得各种变化检测器和强盗算法组合的遗憾界限。通过这种分析，我们开发了新的模块化 CDB 程序，这些程序是顺序最优的。我们在模拟中将我们的模块化 CDB 程序的性能与其他各种方法进行了比较。
“总检察长布兰奇干得非常好。她完成了……
亚利桑那州温多罗克 — 纳瓦霍族总统布乌·尼格伦今天对纳瓦霍族理事会在未说明理由的情况下罢免司法部长埃塞尔·布兰奇的行为表示遗憾和失望。他说，在没有向公众解释理由的情况下罢免纳瓦霍族最高法律官员的行为向企业、州、联邦政府和其他部落发出了一个明确的信号，即纳瓦霍族政府不稳定、不可靠，而且容易受到立法机构的政治干预，超越了其政策制定权限。他表示，他担心今天的行动可能会阻碍国家提出的倡议，如目前摆在国会面前的《东北亚利桑那州印第安人水权解决法案》和《RECA》修正案，这些倡议已经面临着艰巨的努力。“司法部长布兰奇做得很好，”他说。 “她仅用 19 个月就向议会提交了印第安保留区几项最重要的水权解决协议，而前两届政府根本无法完成这些协议。”
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
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300万美元
人的一生中，皮层下大脑是大脑中非思考性的、反应性部分——“爬行动物”大脑对经历做出“反应”，而皮层则根据对经历的解读而“行动”。生存本能——战斗/逃跑，一种“爬行动物”大脑的本能——被战斗部署中的日常事件高度激活，导致一种高度兴奋的状态，这在战区是有利的。当军人回国时，问题变得更加严重。从战区到美国的地理转移的识别发生在皮层中，但皮层下爬行动物大脑中高度兴奋的杏仁核无法识别地理位置，因此它会继续在高度兴奋的状态下解读所有传入的感官数据。重点强调的是，杏仁核对感官刺激的反应比皮质更快，会引发非思考性反应——在烟花爆炸或汽车回火后寻找掩护，对没有真正威胁的情况感到非常恼火——无论军人是否愿意。了解他们为什么会对情况做出反应（通常是后悔），有助于减少担心自己疯了或受伤的焦虑。再次强调的是，他们的反应是对异常情况的正常反应。
算法勾结而没有威胁
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖方会犯有竞争者的策略，并可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机价格一样高的利润，因此，即使第二名的推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，但即使第二名则仅在非反应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
算法勾结而没有威胁 - 滴
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖家会发挥策略，这些策略有可能惩罚他们的竞争对手，并且可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机定价一样高的利润 - 因此，即使第二种推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些结果即使仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
受电网可靠性约束的实时电价汤普森采样约束
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
受电网可靠性约束的实时电价的约束汤普森抽样
摘要 — 我们考虑电力聚合器试图了解客户的用电模式，同时通过实时广播调度信号实施负荷调整程序的问题。我们采用多臂老虎机问题公式来解释客户对调度信号响应的随机性和未知性。我们提出了一种受约束的汤普森抽样启发式方法 Con-TS-RTP，作为电力聚合器试图影响客户用电以匹配各种期望需求曲线（即减少高峰时段的需求、整合更多间歇性可再生能源发电、跟踪期望的每日负荷曲线等）的负荷调整问题的解决方案。所提出的 Con-TS-RTP 启发式方法考虑了每日变化的目标负荷曲线（即反映可再生能源预测和期望需求模式的多个目标负荷曲线），并考虑了配电系统的运营约束，以确保客户获得足够的服务并避免潜在的电网故障。我们对我们的算法的遗憾界限进行了讨论，并讨论了在整个学习过程中坚持分销系统约束的运行可靠性。
JC SC CPFI 研讨会报告......
6 除其他外，请参阅：N. Barberis 和 RH Thaler（2003 年），《行为金融学调查》，载于 M. Harris、GM Constantinides 和 R. Stultz 合著的《金融经济学手册》；D. Dorn 和 G. Huberman（2005 年），《言论与行动：个人投资者说什么以及做什么》；W. Forbes（2009 年），《行为金融学》；CH Pan 和 M. Statman（2010 年），《超越风险承受能力：后悔、过度自信和其他投资者倾向》，工作论文；A. Nosic 和 M. Weber（2010 年），《我的投资风险有多大：风险态度、风险认知和过度自信的作用》； N. Linciano (2010)，“认知偏差和偏好不稳定性如何影响散户投资者的投资组合选择——行为金融的政策含义”，A. Lefevre 和 M. Chapman (2017)，“行为经济学和金融消费者保护”，OECD 金融、保险和私人养老金工作文件，第 42 号，OECD 出版社。7 特别是，关于使用问卷调查评估适用性，请参见 P. Bouchey (2004)，“问卷调查：新研究表明，旨在揭示投资者风险承受能力的标准问卷往往存在缺陷或具有误导性”；