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D2D 通信中能量感知混合 RF-VLC 多频段选择：一种随机多臂老虎机方法
摘要 — 为满足移动用户日益增长的服务期望并避免频段切换速度慢的问题，设备到设备 (D2D) 通信在物联网 (IoT) 中受到了广泛研究关注。虽然新兴的 D2D 节点可以支持异构频段 [射频 (RF)，包括 2.4 GHz/5 GHz 无线局域网 (WLAN)、38 GHz 毫米波 (mmWave) 和可见光通信 (VLC)]，但物理限制（例如阻塞）要求用户设备在频段之间动态切换，以避免连接丢失和吞吐量下降。在本文中，我们研究了混合 RF-VLC 场景中用于直接用户数据处理的有效在线链路选择。首先，我们将多频段选择问题建模为多臂老虎机 (MAB) 问题。源/中继节点充当玩家，通过选择合适的臂（即可用频段（WLAN、mmWave 或 VLC））来最大化其长期反馈/奖励。然后，我们提出了一种在线、能量感知频段选择 (EABS) 方法，利用三种理论上有保证的 MAB 技术 [置信上限 (UCB)、汤普森采样 (TS) 和极小极大值
脑机接口中的多臂老虎机
多臂老虎机 (MAB) 问题模拟了一个决策者，该决策者根据当前和获得的新知识优化其行动以最大化其回报。这种类型的在线决策在脑机接口 (BCI) 的许多程序中都很突出，MAB 以前曾用于研究，例如，使用哪些心理命令来优化 BCI 性能。然而，BCI 背景下的 MAB 优化仍然相对未被探索，即使它有可能在校准和实时实施期间提高 BCI 性能。因此，本综述旨在向 BCI 社区进一步介绍 MAB 的成果丰硕的领域。本综述包括 MAB 问题和标准解决方法的背景，以及与 BCI 系统相关的解释。此外，它还包括 BCI 中 MAB 的最新概念和对未来研究的建议。
多臂老虎机的量子探索算法
简介 多臂老虎机 (MAB) 模型是强化学习中最基本的设置之一。这个简单的场景捕捉到了诸如探索和利用之间的权衡等关键问题。此外，它还广泛应用于运筹学、机制设计和统计学等领域。多臂老虎机的一个基本挑战是最佳臂识别问题，其目标是有效地识别出具有最大预期回报的臂。这个问题抓住了实际情况中的一个常见困难，即以单位成本只能获得有关感兴趣系统的部分信息。一个现实世界的例子是推荐系统，其目标是找到对用户有吸引力的商品。对于每个推荐，只会获得对推荐商品的反馈。在机器学习的背景下，最佳臂识别可以被视为主动学习的高级抽象和核心组件，其目标是尽量减少底层概念的不确定性，并且每个步骤仅显示被查询的数据点的标签。量子计算是一种有前途的技术，可能应用于密码分析、优化和量子物理模拟等不同领域。最近，量子计算设备已被证明在特定方面的表现优于传统计算机