研究者提出TTPFTS算法用于多目标多臂老虎机Pareto前沿识别
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研究者提出TTPFTS算法用于多目标多臂老虎机Pareto前沿识别
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AI 综述
Lennert Saerens 等在 arXiv 发布论文，提出 Top-Two Pareto Front Thompson Sampling（TTPFTS）算法，用于多目标多臂老虎机（MOMAB）中的 Pareto 前沿识别。论文称这是该问题上首个随时（anytime）的贝叶斯算法。 该论文共 46 页、含 15 幅图，属于算法提出性质的研究成果，目前仅为论文作者的主张。
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最新进展10月27日 12:00
首个随时算法 TTPFTS：多目标多臂老虎机中的 Pareto 前沿识别报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AI首个随时算法 TTPFTS：多目标多臂老虎机中的 Pareto 前沿识别
研究者提出 Top-Two Pareto Front Thompson Sampling（TTPFTS），这是多目标多臂老虎机 Pareto 前沿识别的首个随时（anytime）贝叶斯算法。
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