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研究生:郭詠慈
研究生(外文):Kuo, Yung-tzu
論文名稱:在無限多個武器之下對於強盜問題的一些最佳策略
論文名稱(外文):Some Optimal Strategies for Bandit Problems with Infinitely Many Arms
指導教授:陳文憲, 高正雄
指導教授(外文):Robert W. Chen, Kao Chung-siung
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:數理統計研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:41
中文關鍵詞:強盜問題最佳策略
外文關鍵詞:Bandit problemsarmsm-run strategynon-recalling m-run strategyN-learning strategyemperical non-recalling m-run strategy
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我們考慮在無限多個為伯努利分配的武器之強盜問題,而伯努利分配的
參數為具有獨立且相同分佈的隨機變數.當共同的分配已知時,我們將研究
由最近 Berry et al.所提出的三個策略且證明其趨近於最佳值.同時也研
究 k-failure 策略,其為修正 Robbins's stay-with-a-winner /switch-
on-a-loser 策略.我們經由估計和模擬來比較這些策略的成果.當共同的
分配未知時,我們提出 emperical non-recalling m-run 策略;並經由模
擬來與 Herschkorn et al. 所提出的兩種策略之結果做比較.

A bandit problem with infinitely many Bernoulli arms is
considered.The parameters of Bernoulli arms are independent and
identically distributed random variables from a common
distribution. When the common distributionis known, we study
three strategies proposed recently by Berry et al. and show that
they are asymptotically optimal. We also investigate the k-
failure strategy which is a modification of Robbins's stay-with-
a-winner /switch-on-a-loser strategy. We compare the
performances of these strategies through estimation and
simulation. When the common distribution is unknown, we
proposean emperical non-recalling m-run strategy. We also
compare the performances ofthe proposed emperical non-recalling
m-run strategy and two strategies proposed by Herschkorn et al.
through simulation.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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