多目标赌博机少对多最优臂识别研究

2026年10月，Bo Xue 等人提交论文，提出多目标多臂赌博机中的「few-for-many 最佳臂识别」问题：目标不是为每个目标各找一个最优臂，而是找一小组臂，使相对各目标最优值的最坏加权退化最小。 作者提出 GFM-Elim 与 AFM-Elim 两种算法，并给出实例相关的样本复杂度保证，覆盖已知目标分组、以及仅由代表性预算指定的潜在分组两种设定。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。