精品文档---下载后可任意编辑Erlang（k）Bandit 抽样过程的开题报告1. 讨论背景在计算机科学中，我们常常需要进行 A/B 测试来比较不同策略/算法的性能和效果。当我们有多个版本时，基于 Bandit 算法可以不断更新和调整选择。其中，Erlang（k）Bandit 算法是一种基于 Erlang 分布的 Bandit 算法。与其他 Bandit 算法相比，它有更好的实时性和可扩展性，因此在很多实际应用中得到了广泛应用，如在线广告优化、推举系统等。2. 讨论目的本讨论的主要目的是讨论 Erlang（k）Bandit 算法的基本原理、核心算法和实现过程，探究其在 A/B 测试、在线广告优化等领域的应用。3. 讨论内容本讨论的主要内容包括：- Bandit 算法的基本概念和分类；- Erlang（k）Bandit 算法的基本原理和算法流程；- Erlang（k）Bandit 算法的实现过程；- Erlang（k）Bandit 算法的应用场景探究；- Erlang（k）Bandit 算法的性能分析和比较。4. 讨论方法本讨论首先进行文献综述，收集和分析相关文献，理解 Erlang（k）Bandit 算法的基本原理和应用场景。然后，对 Erlang（k）Bandit 算法的实现过程进行深化讨论和分析，利用 Python 等编程语言进行代码实现和演示。最后，本讨论将通过实验和性能分析等方法对 Erlang（k）Bandit 算法进行评估和比较。5. 讨论意义本讨论可以从理论和实践两个方面，为今后业界和学术界在 A/B 测试、在线广告优化等领域的讨论和实践提供有益的参考和指导。同时，本讨论可以推动 Erlang（k）Bandit 算法的应用和进展，促进相关领域的技术进步和创新。6. 参考文献- Sutton R S, Barto A G. Reinforcement learning[M]. MIT press, 2024.- Agrawal R. Sample mean based index policies with O(log n) regret for the multi-armed bandit problem[C]. Conference on Learning Theory. 2024: 39-58.精品文档---下载后可任意编辑- Mannor S, Tsitsiklis J N. The sample complexity of exploration in the multi-armed bandit problem[J]. Journal of Machine Learning Research, 2024, 6(Oct): 1071-1105.- Li N, Lan Y, Li X. An efficient linear-complexity exploration algorithm for generalized multi-armed bandits[C]. Advances in Neural Information Processing Systems. 2024: 2416-2425.- Choi J, Lim J H. Contextual bandit algorithm using Erlang distribution[C]. Proceedings of the 21st ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2024: 1703-1712.
