我们考虑多臂绷带（MAB）中最好的臂识别（Bai）问题的变体，其中有两组臂（源头和目标），目的是确定最佳目标臂，同时仅拉动源臂。在本文中，我们研究了设置的时候，尽管是未知的手段，但源和目标MAB实例之间存在已知的附加关系。我们展示了我们的框架如何涵盖一系列以前研究的纯粹探索问题，并且还捕获了新的问题。我们提出并理论上分析了LUCB风格的算法，以识别具有高概率的$ \ epsilon $ -optimal目标手臂。我们的理论分析强调了在典型的BAI设置中不会出现的这种转移学习问题的方面，但恢复了单个域Bai的Lucb算法作为特殊情况。
translated by 谷歌翻译