他の探索手法(例えばThompson Sampling)を組み合わせることで、さらなる性能向上は期待できるか?
はい、他の探索手法、特にThompson SamplingをPF-XABに組み合わせることで、さらなる性能向上が期待できます。Thompson Samplingは、探索と活用のバランスを取るための確率的アプローチであり、特に不確実性の高い環境において効果的です。PF-XABのフェーズベースの排除アルゴリズムとThompson Samplingを組み合わせることで、クライアントはより効率的に最適なアームを探索し、同時に個別の報酬を最大化することが可能になります。このアプローチにより、クライアントはより迅速に有望なアームを特定し、全体の累積regretをさらに低減させることができるでしょう。特に、連続アクション空間におけるThompson Samplingの適用は、PF-XABの柔軟性を高め、実世界の複雑な問題に対する解決策を提供する可能性があります。