我们考虑激励探索:一种多臂匪徒的版本,其中武器的选择由自私者控制,而算法只能发布建议。该算法控制信息流,信息不对称可以激励代理探索。先前的工作达到了最佳的遗憾率,直到乘法因素,这些因素根据贝叶斯先验而变得很大,并在武器数量上成倍规模扩展。采样每只手臂的一个更基本的问题一旦遇到了类似的因素。我们专注于激励措施的价格:出于激励兼容的目的,绩效的损失,广泛解释为。我们证明,如果用足够多的数据点初始化,则标准的匪徒汤普森采样是激励兼容的。因此,当收集这些数据点时,由于激励措施的绩效损失仅限于初始回合。这个问题主要降低到样本复杂性的问题:需要多少个回合?我们解决了这个问题,提供了匹配的上限和下限,并在各种推论中实例化。通常,最佳样品复杂性在“信念强度”中的武器数量和指数中是多项式。
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