stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
لیگ قهرمانان اقیانوسیه ۲۰۱۶
مرحله مقدماتی

مرحله مقدماتی در ماتاورا، جزایر کوک از ۲۶ تا ۳۰ ژانویه ۲۰۱۶ برگزار شد. قرعه کشی مسابقات در ۱۶ نوامبر ۲۰۱۵، ساعت ۱۵:۰۰ ان‌زی‌دی‌تی (یوتی‌سی ۱۳:۰۰+) در مقر اواف‌سی در اوکلند، نیوزیلند برگزار شد. چهار تیم به صورت تک‌بازی با یکدیگر رقابت کردند. تیم برنده به مرحله گروهی صعود کرد تا به ۱۱ شرکت کننده مستقیم بپیوندد.
| رتبه | تیم | بازی | برد | مساوی | باخت | گل زده | گل خورده  | گل تفاضل  | امتیاز | صلاحیت |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ |  کیوی | ۳ | ۳ | ۰ | ۰ | ۱۵ | ۴ | ۱۱+ | ۹ | مرحله گروهی |
| ۲ |  توپاپا مارائرنگا (H) | ۳ | ۲ | ۰ | ۱ | ۱۷ | ۳ | ۱۴+ | ۶ |  |
| ۳ |  اوتولی یوث | ۳ | ۱ | ۰ | ۲ | ۶ | ۱۷ | ۱۱− | ۳ |  |
| ۴ |  ویتونگو | ۳ | ۰ | ۰ | ۳ | ۳ | ۱۷ | ۱۴− | ۰ |  |
منبع: OFC
 میزبان
| تیم ۱ |  نتیجه  | تیم ۲ |
| --- | --- | --- |
| اوتولی یوث  | ۲–۶ |  کیوی |
| ویتونگو  | ۰–۷ |  توپاپا مارائرنگا |
| اوتولی یوث  | ۳–۲ |  ویتونگو |
| توپاپا مارائرنگا  | ۱–۲ |  کیوی |
| توپاپا مارائرنگا  | ۹–۱ |  اوتولی یوث |
| کیوی  | ۷–۱ |  ویتونگو |
مرحله گروهی

مرحله گروهی از ۸ تا ۱۷ آوریل ۲۰۱۶ در اوکلند، نیوزیلند برگزار شد. قرعه کشی مرحله گروهی در ۱۶ نوامبر ۲۰۱۵، ساعت ۱۵:۰۰ ان‌زی‌دی‌تی (یوتی‌سی ۱۳:۰۰+) در مقر اواف‌سی در اوکلند، نیوزلند برگزار شد. ۱۲ تیم در سه گروه چهار تیمی قرار گرفتند که هر گروه شامل یک تیم از هر چهار گلدان بود. تخصیص تیم‌ها به گلدان‌ها بر اساس نتایج انجمن‌های آنها در دوره قبلی لیگ قهرمانان اقیانوسیه بود. تیم‌های یک انجمن نمی‌توانند به یک گروه کشیده شوند.
| گلدان ۱ | گلدان ۲ | گلدان ۳ | گلدان ۴ |
| --- | --- | --- | --- |
|  آوکلند سیتی  تیم ولینگتون  نادی |  مجنتا  هیکاری یونایتد  آمیکال |  سووا  تیفانا  سلیمان واریورز |  لوسی  لائه سیتی دویلرز  کیوی (برنده مقدماتی) |
در هر گروه چهار تیم به صورت تک‌بازی با یکدیگر بازی کردند. برندگان گروه و بهترین تیم دوم به مرحله نیمه نهایی راه یافتند.
مرحله گروهی > گروه A

| رتبه | تیم | بازی | برد | مساوی | باخت | گل زده | گل خورده  | گل تفاضل  | امتیاز | صلاحیت |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ |  اوکلند سیتی (H) | ۳ | ۳ | ۰ | ۰ | ۹ | ۲ | ۷+ | ۹ | مرحله حذفی |
| ۲ |  آمیکال | ۳ | ۲ | ۰ | ۱ | ۷ | ۳ | ۴+ | ۶ |  |
| ۳ |  سلیمان واریورز | ۳ | ۱ | ۰ | ۲ | ۵ | ۱۱ | ۶− | ۳ |  |
| ۴ |  لائه سیتی دویلرز | ۳ | ۰ | ۰ | ۳ | ۵ | ۱۰ | ۵− | ۰ |  |
منبع: OFC
 میزبان
| تیم ۱ |  نتیجه  | تیم ۲ |
| --- | --- | --- |
| اوکلند سیتی  | ۴–۰ |  سلیمان واریورز |
| لائه سیتی دویلرز  | ۰–۳ |  آمیکال |
| آمیکال  | ۱–۱ ۳–۰ |  سلیمان واریورز |
| لائه سیتی دویلرز  | ۱–۲ |  اوکلند سیتی |
| سلیمان واریورز  | ۵–۴ |  لائه سیتی دویلرز |
| اوکلند سیتی  | ۳–۱ |  آمیکال |
بازی آمیکال و جزایر سلیمان با نتیجه ۱–۱ به پایان رسید اما سلیمان واریورز به دلیل داشتن بازیکن غیرمجاز، با نتیجه ۳–۰ بازنده شد.
مرحله گروهی > گروه B

| رتبه | تیم | بازی | برد | مساوی | باخت | گل زده | گل خورده  | گل تفاضل  | امتیاز | صلاحیت |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ |  تیم ولینگتون | ۳ | ۳ | ۰ | ۰ | ۸ | ۱ | ۷+ | ۹ | مرحله حذفی |
| ۲ |  هیکاری یونایتد | ۳ | ۲ | ۰ | ۱ | ۸ | ۵ | ۳+ | ۶ |  |
| ۳ |  سووا | ۳ | ۱ | ۰ | ۲ | ۳ | ۶ | ۳− | ۳ |  |
| ۴ |  لوسی | ۳ | ۰ | ۰ | ۳ | ۳ | ۱۰ | ۷− | ۰ |  |
منبع: OFC
| تیم ۱ |  نتیجه  | تیم ۲ |
| --- | --- | --- |
| تیم ولینگتون  | ۲–۰ |  سووا |
| لوسی  | ۱–۵ |  هیکاری یونایتد |
| هیکاری یونایتد  | ۳–۰ |  سووا |
| لوسی  | ۱–۲ |  تیم ولینگتون |
| سووا  | ۳–۱ |  لوسی |
| تیم ولینگتون  | ۴–۰ |  هیکاری یونایتد |
مرحله گروهی > گروه C

| رتبه | تیم | بازی | برد | مساوی | باخت | گل زده | گل خورده  | گل تفاضل  | امتیاز | صلاحیت |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ |  مجنتا | ۳ | ۳ | ۰ | ۰ | ۹ | ۲ | ۷+ | ۹ | مرحله حذفی |
| ۲ |  تیفانا | ۳ | ۲ | ۰ | ۱ | ۱۵ | ۵ | ۱۰+ | ۶ | مرحله حذفی |
| ۳ |  نادی | ۳ | ۱ | ۰ | ۲ | ۵ | ۱۲ | ۷− | ۳ |  |
| ۴ |  کیوی | ۳ | ۰ | ۰ | ۳ | ۳ | ۱۳ | ۱۰− | ۰ |  |
منبع: OFC
| تیم ۱ |  نتیجه  | تیم ۲ |
| --- | --- | --- |
| نادی  | ۱–۶ |  تیفانا |
| کیوی  | ۰–۲ |  مجنتا |
| مجنتا  | ۴–۲ |  تیفانا |
| کیوی  | ۳–۴ |  نادی |
| تیفانا  | ۷–۰ |  کیوی |
| نادی  | ۰–۳ |  مجنتا |
مرحله گروهی > رده‌بندی بهترین تیم‌های دوم

| رتبه | گروه | تیم | بازی | برد | مساوی | باخت | گل زده | گل خورده  | گل تفاضل  | امتیاز | صلاحیت |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱ | C |  تیفانا | ۳ | ۲ | ۰ | ۱ | ۱۵ | ۵ | ۱۰+ | ۶ | مرحله حذفی |
| ۲ | A |  آمیکال | ۳ | ۲ | ۰ | ۱ | ۷ | ۳ | ۴+ | ۶ |  |
| ۳ | B |  هیکاری یونایتد | ۳ | ۲ | ۰ | ۱ | ۸ | ۵ | ۳+ | ۶ |  |
منبع: OFC
مرحله حذفی

مرحله حذفی از ۲۰ تا ۲۳ آوریل ۲۰۱۶ در اوکلند، نیوزیلند برگزار شد. چهار تیم به صورت تک‌حذفی بازی کردند.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|   | نیمه نهایی | نیمه نهایی |  |  | فینال | فینال |
 :  
|   | ۲۰ آوریل | ۲۰ آوریل |  |  |  |  |
|   | ۲۰ آوریل | ۲۰ آوریل |  |  |  |  |
|   |  اوکلند سیتی | ۴ |  |  |  |  |
|   |  اوکلند سیتی | ۴ |  |  | ۲۳ آوریل | ۲۳ آوریل |
|   |  تیفانا | ۲ |  |  | ۲۳ آوریل | ۲۳ آوریل |
|   |  تیفانا | ۲ |  |  |  اوکلند سیتی | ۳ |
|   | آوریل ۲۰ | آوریل ۲۰ |  |  |  اوکلند سیتی | ۳ |
|   | آوریل ۲۰ | آوریل ۲۰ |  |  |  تیم ولینگتون | ۰ |
|   |  تیم ولینگتون | ۲ |  |  |  تیم ولینگتون | ۰ |
|   |  تیم ولینگتون | ۲ |  |  |  |  |
|   |  مجنتا | ۰  |  |  |  |  |
|   |  مجنتا | ۰  |  |  |  |  |
راهزن چند دست

ردیفی از ماشین‌های بازی در لاس وگاس
در تئوری احتمالات و یادگیری ماشین ، مسئله راهزن چند دست مسئله‌ای است که در آن مجموعه محدود ثابتی از منابع باید بین گزینه‌های رقیب تخصیص داده شود. انتخاب‌ها به گونه‌ای که سود مورد انتظار آنها را به حداکثر برساند، زمانی که ویژگی‌های هر انتخاب در زمان تخصیص فقط تا حدی شناخته شده است و ممکن است با گذشت زمان یا با تخصیص منابع به آن انتخاب، بهتر شناخته شود.  
</ref> این یک مسئله کلاسیک یادگیری تقویتی است که مسئله معاوضه اکتشاف – بهره برداری را توصیف می‌زند. این نام از تصور یک قمارباز در ردیف  دستگاه‌های بازی گرفته شده است، که باید تصمیم بگیرد که با کدام دستگاه‌ها بازی کند، هر دستگاه را چند مرتبه بازی کند و به چه ترتیبی بازی کند، و آیا با دستگاه فعلی ادامه دهد یا دستگاه دیگری را امتحان کند. مسئله راهزن چند دست در دسته‌بندی برنامه‌ریزی تصادفی قرار می‌گیرد.
در این مسئله، هر دستگاه یک پاداش تصادفی را از یک توزیع احتمال خاص برای آن دستگاه ارائه می‌کند، که این توزیع از قبل مشخص نیست. هدف قمارباز به حداکثر رساندن مجموع پاداش‌های به‌ دست‌ آمده از طریق دنباله‌ای از کشیدن اهرم‌ها است. معاوضه اساسی‌ای که قمارباز در هر آزمایشی با آن روبرو می‌شود، بین «استثمار» از دستگاهی است که بالاترین بازدهی مورد انتظار را دارد و «اکتشاف» برای به دست آوردن اطلاعات بیشتر در مورد بازدهی مورد انتظار دستگاه‌های دیگر است. مبادله بین اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری ماشین بررسی شده است. در عمل، راهزن چند دست برای مدل‌سازی مسائلی مانند مدیریت پروژه‌های تحقیقاتی در یک سازمان بزرگ، مانند یک بنیاد علمی یا یک شرکت داروسازی، استفاده شده‌ است. در نسخه‌های اولیه مسئله، قمارباز بدون هیچ دانش اولیه در مورد دستگاه‌ها شروع می‌کند.
هربرت رابینز در سال 1952، با درک اهمیت مسئله، استراتژی‌های انتخاب جمعیت همگرا را در "برخی از جنبه‌های طراحی متوالی آزمایش‌ها" ساخت. یک قضیه، شاخص گیتینز ، که برای اولین بار توسط جان سی منتشر شد، یک سیاست بهینه برای به حداکثر رساندن پاداش مورد انتظار ارائه می‌دهد.
انگیزه تجربی

مسئله راهزن چند دست، عاملی را مدل می‌کند که به طور همزمان تلاش می‌کند دانش جدیدی («اکتشاف») به دست آورد و تصمیمات خود را بر اساس دانش موجود («استثمار») بهینه کند. عامل تلاش می‌کند تا این دو وظیفه رقابتی را متعادل کند تا ارزش کلی آنها را در بازه زمانی در نظر گرفته شده به حداکثر برساند. کاربردهای عملی زیادی از مسئله راهزن وجود دارد، به عنوان نمونه:
کارآزمایی‌های بالینی که اثرات درمان‌های تجربی مختلف را در عین به حداقل رساندن تلفات بیمار بررسی می‌کنند،
تلاش‌های مسیریابی تطبیقی برای به حداقل رساندن تاخیر در شبکه،
طراحی سبد مالی
در این مثال‌های عملی، مسئله مستلزم رسیدن به حداکثر پاداش بر اساس دانشی است که قبلاً به دست آورده‌ایم و تلاش برای اقدامات جدید برای افزایش بیشتر دانش است. این به عنوان معاوضه بهره برداری در مقابل اکتشاف در یادگیری ماشینی شناخته می‌شود.
این مدل برای کنترل تخصیص پویای منابع به پروژه‌های مختلف استفاده شده است و به این سؤال پاسخ می‌دهد که با توجه به عدم اطمینان در مورد دشواری و بازدهی هر گزینه، روی کدام پروژه کار شود.
این مسئله در ابتدا توسط دانشمندان متفقین در جنگ جهانی دوم مورد توجه قرار گرفت، اما به قدری غیرقابل حل بود که به گفته پیتر ویتل ، پیشنهاد شد که این مسئله در بین آلمانی‌ها رها شود تا دانشمندان آلمانی نیز بتوانند وقت خود را برای آن تلف کنند.
نسخه‌ای از مسئله که اکنون معمولاً مورد بررسی قرار می‌گیرد توسط هربرت رابینز در سال 1952 فرموله شده است.
مدل راهزن چند دستی

راهزن چند دستی (کوتاه: MAB) را می‌توان به عنوان مجموعه ای از توزیع‌های واقعی دید.  B=\{R_{1},\dots ,R_{K}\} ، هر توزیع با پاداش‌های ارائه شده توسط یکی از  K\in \mathbb {N} ^{+} اهرم مرتبط است. اگر  \mu _{1},\dots ,\mu _{K} مقادیر میانگین مرتبط با این توزیع‌های پاداش باشد، قمارباز به طور مکرر در هر دور یک اهرم بازی می‌کند و پاداش مربوطه را مشاهده می‌کند. هدف این است که مجموع پاداش‌های جمع آوری شده را به حداکثر برساند. افق  H تعداد دورهایی است که باید انجام شود. مسئله راهزن به طور رسمی معادل فرآیند تصمیم گیری مارکوف یک حالته است. پشیمانی  \rho  بعد از  T دور به عنوان تفاوت مورد انتظار بین مجموع پاداش مرتبط با یک استراتژی بهینه و مجموع پاداش‌های جمع آوری شده تعریف می‌شود:
\rho =T\mu ^{*}-\sum _{t=1}^{T}{\widehat {r}}_{t} ،
جایی که  \mu ^{*} حداکثر میانگین پاداش است،  \mu ^{*}=\max _{k}\{\mu _{k}\} ، و  {\widehat {r}}_{t} پاداش در دور t است.
استراتژی صفر پشیمانی استراتژی است که میانگین پشیمانی آن در هر راند  \rho /T وقتی تعداد دورهای بازی شده به بی نهایت میل می‌کند با احتمال 1 به صفر میل می‌کند. به طور شهودی، استراتژی‌های بدون پشیمانی تضمین می‌شوند که اگر راندهای کافی بازی شوند، به یک استراتژی بهینه (الزاماً منحصربه‌فرد) همگرا می‌شوند.
تغییرات

یک فرمول متداول، راهزن چند دست دودویی یا راهزن چند دست برنولی است که یک جایزه با احتمال  p  صادر می‌کند و در غیر این صورت پاداش صفر است.
فرمول دیگری از راهزن چند دشت دارای هر اهرم نشان دهنده یک ماشین مارکوف مستقل است. هر بار که دستگاه خاصی بازی می‌شود، وضعیت آن دستگاه به دستگاه جدیدی می‌رود که بر اساس احتمالات تکامل حالت مارکوف انتخاب می‌شود. بسته به وضعیت فعلی دستگاه یک پاداش وجود دارد. در یک تعمیم به نام "مسئله راهزن بی‌قرار"، حالت‌های دستگاه‌های بازی نشده نیز می تواند در طول زمان تکامل یابد. همچنین در مورد سیستم‌هایی که تعداد انتخاب‌ها (در مورد اینکه کدام دستگاه بازی شود) در طول زمان افزایش می‌یابد، بحث شده است.
محققان علوم کامپیوتر راهزنان چند دست را تحت بدترین مفروضات (worst-case) مورد مطالعه قرار داده‌اند و الگوریتم‌هایی را برای به حداقل رساندن پشیمانی در زمانی متناهی و نامتناهی برای بازدهی اهرم‌های تصادفی  و غیر تصادفی  به دست آورده‌اند.
استراتژی‌های راهزن

یک پیشرفت بزرگ، ایجاد استراتژی‌ها یا سیاست‌های انتخاب بهینه جمعیت (که دارای حداکثر نرخ هم‌گرایی یکنواخت با جمعیت با بالاترین میانگین هستند) در کار شرح داده شده در زیر است.
استراتژی‌های راهزن > راه حل‌های تقریبی

راهبردهای زیادی وجود دارند که راه حل تقریبی برای مسئله راهزن ارائه می‌دهند و می‌توان آنها را در چهار گروه کلی که در زیر شرح داده شده است قرار داد:
استراتژی‌های راهزن > راه حل‌های تقریبی > استراتژی‌های نیمه یکنواخت

استراتژی‌های نیمه یکنواخت اولین (و ساده‌ترین) استراتژی‌هایی بودند که برای حل تقریبی مسئله راهزن کشف شدند. همه آن استراتژی‌ها رفتار حریصانه‌ای دارند که در آن بهترین اهرم (بر اساس مشاهدات قبلی) همیشه کشیده می‌شود، مگر زمانی که یک اقدام تصادفی (یکنواخت) انجام شود.
استراتژی اپسیلون حریص : بهترین اهرم برای نسبت  1-\epsilon  از آزمایش‌ها انتخاب می‌شود، و یک اهرم به طور تصادفی (با احتمال یکنواخت) برای یک نسبت  \epsilon  انتخاب می‌شود. یک مقدار پارامتر متداول ممکن است  \epsilon =0.1 باشد، اما بسته به شرایط و تمایلات می‌تواند بسیار متفاوت باشد.
استراتژی اپسیلون اول[نیازمند منبع] : مرحله اکتشاف خالص با مرحله بهره برداری خالص دنبال می‌شود. برای  N آزمایش در مجموع، مرحله اکتشاف  \epsilon N آزمایش‌ها را اشغال می‌کند و مرحله بهره برداری  (1-\epsilon )N آزمایش. در طول مرحله اکتشاف، یک اهرم به طور تصادفی انتخاب می‌شود (با احتمال یکنواخت). در طول مرحله بهره برداری، بهترین اهرم همیشه انتخاب می‌شود.
استراتژی کاهش اپسیلون[نیازمند منبع] : شبیه به استراتژی epsilon-greedy، با این تفاوت که ارزش  \epsilon  با پیشرفت آزمایش کاهش‌ می‌یابد و در نتیجه رفتار بسیار اکتشافی در شروع و رفتار بسیار استثمارگرانه در پایان ایجاد می‌شود.
استراتژی تطبیقی حریصانه-اپسیلون بر اساس تفاوت‌های ارزشی (VDBE) : مشابه استراتژی کاهش اپسیلون است، با این تفاوت که اپسیلون بر اساس پیشرفت یادگیری به جای تنظیم دستی کاهش می‌یابد (Tokic، 2010). نوسانات زیاد در برآورد ارزش، منجر به اپسیلون بالا (اکتشاف زیاد، بهره برداری کم) می‌شود. نوسانات کم به یک اپسیلون کم (اکتشاف کم، بهره برداری زیاد) منجر می‌شود. بهبودهای بیشتر را می‌توان با انتخاب کنش با وزن نرم افزار در مورد اقدامات اکتشافی به دست آورد ( Tokic & Palm, 2011).
استراتژی تطبیقی epsilon-greedy مبتنی بر گروه‌های بیزی (Epsilon-BMC) : یک استراتژی انطباق اپسیلون تطبیقی برای یادگیری تقویتی مشابه VBDE، با تضمین‌های همگرایی یکنواخت است. در این چارچوب، پارامتر اپسیلون به‌عنوان انتظار توزیع پسینی در نظر گرفته می‌شود که وزن یک عامل حریص (که کاملاً به پاداش آموخته‌ شده اعتماد دارد) و عامل یادگیری یکنواخت (که به پاداش آموخته‌ شده بی‌اعتماد است) دارد. این توزیع پسین با استفاده از یک توزیع بتا مناسب با فرض نرمال بودن پاداش‌های مشاهده شده تقریب زده می‌شود. به منظور پرداختن به خطر احتمالی کاهش سریع اپسیلون، عدم قطعیت در واریانس پاداش آموخته شده نیز با استفاده از یک مدل گامای نرمال مدل‌سازی و به‌روزرسانی می‌شود. (گیملفارب و همکاران، 2019).
استراتژی متنی-اپسیلون-حریصانه: مشابه استراتژی اپسیلون-حریصانه، با این تفاوت که ارزش  \epsilon  با توجه به وضعیت در فرآیندهای آزمایشی محاسبه می‌شود، که به الگوریتم اجازه می‌دهد Context-Aware باشد. این مبتنی بر اکتشاف/استثمار پویا است و می‌تواند با تصمیم‌گیری اینکه کدام موقعیت برای اکتشاف یا بهره‌برداری مناسب‌تر است، به طور انطباقی بین دو جنبه تعادل برقرار کند، که منجر به رفتار بسیار اکتشافی زمانی که موقعیت بحرانی نیست و رفتار بسیار استثمارگرانه در موقعیت بحرانی می‌شود.
استراتژی‌های راهزن > راه حل‌های تقریبی > استراتژی‌های تطبیق احتمال

استراتژی‌های تطبیق احتمال این ایده را منعکس می‌کند که تعداد کشیدن‌ها برای یک اهرم معین باید با احتمال واقعی آن برای بهینه بودن اهرم مطابقت داشته باشد. استراتژی‌های تطبیق احتمال نیز به‌عنوان نمونه‌گیری تامپسون یا راهزنان بیزی شناخته می‌شوند،  و اگر بتوانید از توزیع پسین برای مقدار میانگین هر جایگزین نمونه برداری کنید، به‌طور شگفت‌آوری آسان می‌شوند.
استراتژی‌های راهزن > راه حل‌های تقریبی > استراتژی‌های قیمت گذاری

استراتژی‌های قیمت گذاری قیمتی را برای هر اهرم تعیین می‌کنند. به عنوان مثال، همانطور که با الگوریتم POKER نشان داده شده است،  قیمت می‌تواند مجموع پاداش مورد انتظار به اضافه تخمینی از پاداش‌های اضافی آینده باشد که از طریق دانش اضافی به دست می‌آید. اهرم بالاترین قیمت همیشه کشیده می‌شود.
راهزن زمینه‌ای

یک تعمیم مفید از راهزن چند دست، راهزن چند دست زمینه‌ای است. در هر تکرار، یک عامل هنوز باید بین اهرم‌ها انتخاب کند، اما همچنین یک بردار ویژگی d بعدی را می‌بیند، بردار زمینه ای که می‌تواند همراه با پاداش اهرم‌های بازی شده در گذشته برای انتخاب اهرم بازی استفاده کند. با گذشت زمان، هدف یادگیرنده جمع‌آوری اطلاعات کافی در مورد چگونگی ارتباط بردارهای زمینه و پاداش‌ها با یکدیگر است، به طوری که بتواند بهترین اهرم بعدی را با نگاه کردن به بردارهای ویژگی پیش‌بینی کند.
راهزن زمینه‌ای > راه حل‌های تقریبی برای راهزن زمینه‌ای

استراتژی‌های زیادی وجود دارند که راه‌حلی تقریبی برای مسئله راهزن زمینه‌ای ارائه می‌دهند و می‌توان آن‌ها را در دو دسته کلی به تفصیل در زیر قرار داد.
راهزن زمینه‌ای > راه حل‌های تقریبی برای راهزن زمینه‌ای > راهزنان خطی آنلاین

الگوریتم LinUCB (محدوده اطمینان بالا) : نویسندگان یک وابستگی خطی بین پاداش مورد انتظار یک عمل و زمینه آن فرض می‌کنند و فضای نمایش را با استفاده از مجموعه‌ای از پیش‌بینی‌کننده‌های خطی مدل می‌کنند.
الگوریتم LinRel (یادگیری تقویتی انجمنی خطی) : شبیه LinUCB است، اما از تجزیه ارزش تکی به جای رگرسیون Ridge برای به دست آوردن تخمینی از اطمینان استفاده می‌کند.
HLINUCBC (LINUCB تاریخی با خوشه‌ها) : پیشنهاد شده در مقاله،  ایده LinUCB را با اطلاعات تاریخی و خوشه‌بندی گسترش می‌دهد.
راهزن زمینه‌ای > راه حل‌های تقریبی برای راهزن زمینه‌ای > راهزنان غیر خطی آنلاین

الگوریتم UCBogram : توابع پاداش غیرخطی با استفاده از یک برآوردگر ثابت تکه ای به نام رگرسیون در رگرسیون ناپارامتریک تخمین زده می‌شوند. سپس، UCB روی هر قطعه ثابت استفاده می‌شود. اصلاحات متوالی پارتیشن فضای زمینه به صورت تطبیقی برنامه ریزی یا انتخاب می‌شوند.
الگوریتم‌های خطی تعمیم‌یافته : توزیع پاداش از یک مدل خطی تعمیم‌یافته پیروی می‌کند، توسعه‌ای برای راهزن‌های خطی.
الگوریتم NeuralBandit : در این الگوریتم چندین شبکه عصبی برای مدل‌سازی ارزش پاداش‌ها با دانستن زمینه آموزش داده می‌شوند و از یک رویکرد چند متخصص برای انتخاب آنلاین پارامترهای پرسپترون‌های چند لایه استفاده می‌کنند.
الگوریتم KernelUCB : یک نسخه غیرخطی هسته‌ای از linearUCB، با پیاده‌سازی کارآمد و تحلیل زمان محدود.
الگوریتم جنگل راهزن : یک جنگل تصادفی با دانستن توزیع مشترک زمینه‌ها و پاداش‌ها در جنگل تصادفی ساخته شده و تحلیل می‌شود.
الگوریتم مبتنی بر اوراکل : این الگوریتم مسئله راهزن زمینه ای را به یک سری مسائل یادگیری نظارت شده کاهش می‌دهد و بر فرض تحقق پذیری معمولی در تابع پاداش متکی نیست.
راهزن زمینه‌ای > راهزن زمینه‌ای محدود

راهزنان توجه زمینه‌ای یا راهزن زمینه‌ای با زمینه محدود : نویسندگان فرمول جدیدی از مدل راهزن چند دست را در نظر می‌گیرند، که راهزن زمینه‌ای با زمینه محدود نامیده می‌شود، که در آن تنها تعداد محدودی از ویژگی‌ها توسط آموزنده قابل دسترسی است. هر تکرار این فرمول جدید ناشی از مسائل آنلاین مختلف است که در آزمایش‌های بالینی، سیستم‌های توصیه‌کننده و مدل‌سازی توجه به وجود می‌آیند. در اینجا، آنها الگوریتم راهزن استاندارد چند دستی معروف به نمونه‌برداری تامپسون را برای استفاده از تنظیمات زمینه محدود تطبیق می‌دهند و دو الگوریتم جدید به نام‌های نمونه‌برداری تامپسون با زمینه محدود (TSRC) و نمونه‌برداری تامپسون ویندوز با زمینه محدود (WTSRC) را پیشنهاد می‌کنند. ، به ترتیب برای جابجایی محیط‌های ثابت و غیر ثابت.
در عمل، معمولاً هزینه ای مرتبط با منابع مصرف شده توسط هر اقدام وجود دارد و هزینه کل توسط بودجه در بسیاری از کاربردها مانند جمع سپاری و آزمایش‌های بالینی محدود می‌شود. راهزن زمینه‌ای محدود (CCB) چنین مدلی است که هم محدودیت‌های زمانی و هم بودجه را در یک محیط راهزن چند دست در نظر می‌گیرد. A. Badanidiyuru و همکاران. ابتدا راهزن‌های زمینه‌ای را با محدودیت‌های بودجه مورد مطالعه قرار داد، که به آنها راهزن‌های زمینه‌ای منبع نیز می‌گویند و نشان داد که  O({\sqrt {T}}) پشیمانی دست یافتنی است با این حال، کار آنها بر روی مجموعه محدودی از سیاست‌ها متمرکز است و الگوریتم از نظر محاسباتی ناکارآمد است.
یک الگوریتم ساده با پشیمانی لگاریتمی در موارد زیر پیشنهاد شده است:
چگونه باید بودجه معینی بین این بخش‌های تحقیقاتی توزیع شود تا نتایج به حداکثر برسد؟
چارچوب UCB-ALP برای راهزنان زمینه‌ای محدود
فرمانرو

سطوح مختلف طبقه‌بندی علمی.

سلسله مراتب هشت طبقه آرایه‌شناختی اصلی در طبقه‌بندی زیستی. یک دامنه از یک یا چند فرمانرو تشکیل شده‌است. طبقه‌های میانی جزئی‌تر نشان داده نشده‌اند.
سلسله یا فرمانرو (به انگلیسی: kingdom)، (به لاتین: regnum جمع واژه regna) در زیست‌شناسی یک رتبه آرایه‌شناختی است، که در برخی رده‌بندی‌ها بالاترین رتبه و در سامانه سه‌حوزه‌ای جدید یک رتبه پایین‌تر از دامنه قرار دارد. فرمانروها به گروه‌های کوچک‌تری به نام شاخه (در جانورشناسی) و دسته (در گیاه‌شناسی) تقسیم می‌شوند. توالی کامل طبقه‌های اصلی از این قرار است: جاندار، دامنه، فرمانرو، شاخه، رده، راسته، خانواده، سرده و گونه.
تعدادی از کتاب‌های مرجع در آمریکا و کانادا از سیستم تقسیم‌بندی شش فرمانرویی بهره می‌گیرند (جانوران، گیاهان، قارچ‌ها، آغازیان، باستانیان/آرکیا و باکتری‌ها) درحالی که در دیگر نقاط همچون بریتانیا و ایران سیستم پنج فرمانرویی به‌کار می‌رود (جانوران، گیاهان، قارچ‌ها، آغازیان، و پروکاریوت یا مونرا)
از نظر تاریخی، شمار فرمانروهای پذیرفته‌شده از دو به شش افزایش یافته‌است. هرچند، پژوهش‌های فیلوژنتیک از ۲۰۰۰ به این طرف هیچ‌کدام از این سامانه‌های سنتی را تأیید نمی‌کند.
پیشینه

تا آوریل ۲۰۱۰ هنوز پژوهشی طبقه‌بندی درست یوکاریوت‌ها را در هیچ‌یک از این سامانه‌ها تأیید نمی‌کند. وضعیت به این صورت به نظر می‌رسد که هیچ‌کدام از دسته فرمانروها توسط پژوهش‌های اخیر مقبولیت عام نیافته‌است؛ بطوریکه راجر و سیمپسونز می‌گویند: «با سرعت تغییر کنونی فهم ما از درخت زندگی یوکاریوتی، ما بایستی که با احتیاط جلو برویم.»
سامانه زیست‌شناختی

| لینه ۱۷۳۵ | هکل ۱۸۶۶ | چاتون ۱۹۲۵ | کوپلند ۱۹۳۸ | ویتیکر ۱۹۶۹ | ووز و دیگران ۱۹۹۰ | کاوالیر-اسمیت ۱۹۹۸ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۲ فرمانرویی | ۳ فرمانرویی | دوقلمرویی | ۴ فرمانرویی | ۵ فرمانرویی | سه‌حوزه‌ای | ۶ فرمانرویی |
| (در نظر گرفته نشده) | آغازیان | پروکاریوت‌ها | مونرا | مونرا | باکتری‌ها | باکتری‌ها |
| (در نظر گرفته نشده) | آغازیان | پروکاریوت‌ها | مونرا | مونرا | باستانیان (Archaea) | باکتری‌ها |
| (در نظر گرفته نشده) | آغازیان | یوکاریوت‌ها | آغازیان | آغازیان | یوکاریا | پروتوزوآ |
| (در نظر گرفته نشده) | آغازیان | یوکاریوت‌ها | آغازیان | آغازیان | یوکاریا | کرومیست‌ها |
| گیاهان | گیاهان | یوکاریوت‌ها | گیاهان | گیاهان | یوکاریا | گیاهان |
| گیاهان | گیاهان | یوکاریوت‌ها | گیاهان | قارچ‌ها | یوکاریا | قارچ‌ها |
| جانوران | جانوران | یوکاریوت‌ها | جانوران | جانوران | یوکاریا | جانوران |
مقالهٔ اصلی: فرمانرو
حزب کارگزاران سازندگی ایران

| حزب کارگزاران سازندگی ایران | حزب کارگزاران سازندگی ایران |
| --- | --- |
دبیرکل: سید حسین مرعشی
سخنگو: سید حسین مرعشی
قائم‌مقام دبیرکل: علی هاشمی بهرمانی
رئیس شورای مرکزی: محسن هاشمی رفسنجانی
بنیان‌گذاران: فهرست
بنیان‌گذاری: ۲۷ دی ۱۳۷۴؛ به عنوان جمعی از کارگزاران سازندگی ایران۳۰ اردیبهشت ۱۳۷۷؛ به عنوان حزب کارگزاران سازندگی ایران
قانونی‌شده: ۲۵ مرداد ۱۳۷۸
انشعاب از: جناح راست
ستاد: تهران، ایران
روزنامه: کارگزاران (۱۳۸۷–۱۳۸۴)سازندگی (اکنون–۱۳۹۶)
شاخه جوانان: سازمان جوانان
شاخه زنان: کانون زنان
مرام سیاسی: اصلاح‌طلبی فن‌سالاری عمل‌گرایی مردم‌سالاری اسلامی راست مدرنلیبرال دموکراسی
طیف سیاسی: راست‌گرا
دین: اسلام
وابستگی ملی: شورای هماهنگی جبهه اصلاحات (۱۳۹۹–۱۳۷۸)جبهه اصلاحات ایران (اکنون–۱۳۹۹)
رنگ رسمی:   سرخ
شعار: عزت اسلامی، تداوم سازندگی، آبادانی ایران
دولت: ۱ از ۳۲
مجلس: ۰ از ۲۹۰
وبگاه: وبگاه
وبگاه رسمی: وبگاه رسمی
سیاست در ایران حزب‌ها انتخابات: سیاست در ایران حزب‌ها انتخابات
حزب کارگزاران سازندگی ایران که به بال راست اصلاحات معروف است، یک حزب سابقا از جناح راست سنتی و سپس پیوسته به جناح چپ در ایران است که توسط ۱۶ نفر از اعضای هیئت دولت اکبر هاشمی رفسنجانی در آذر ۱۳۷۴ خورشیدی آغاز به کار کرد. این حزب بعد از دوران دولت سازندگی به دلیل اصلی دفاع از سیاست‌ها و عملکرد اقتصادی نامحبوب این دولت بین بدنه اجتماعی این جناح، از جمله ماجرای موسوم به پول‌های بادآورده، تضاد منافع با بدنه اجتماعی راست سنتی بازاری با اقدامی مثل دولتی کردن خرده فروشی و خصوصی سازی‌های نامتعارف به تدریج از راست سنتی جدا شد و به جناح اصلاحات پیوست.  سنگ بنای حزب کارگزاران درست در مقطعی گذاشته شد که یک سال و نیم از عمر دولت دوم اکبر رفسنجانی باقی‌مانده بود. کارگزاران نخستین حزب سیاسی در ایران بود که در درون دولت شکل گرفت. هستهٔ اصلی حزب سازندگی را نیروهای سیاسی دولت اکبر هاشمی رفسنجانی تشکیل می‌دهند.
در تقسیم‌بندی‌هایی که بعدها بهزاد نبوی و مجاهدین انقلاب اسلامی انجام دادند، به کارگزاران راست مدرن گفتند که رایج شد، یعنی اردوگاه اینها اقتصاد سرمایه‌داری از نوع تکنوکراسی است و نه از نوع بازارگرایان سنتی جناح راست در ایران. اختلاف جدی جناح راست با اعضای کارگزاران به دفاع کامل اعضای این حزب از عملکرد اقتصادی دولت هاشمی رفسنجانی و فسادهای گسترده توسعه دستوری و تکنوکراتی این دوره بر می‌گردد که موجب انشعاب این حزب از جناح راست و پیوستن به جناح اصلاحات شد. بسیاری از اعضای ارشد این حزب متهم به متنعم شدن از پول‌های بادآورده در دولت هاشمی رفسنجانی ناشی از ساختارهای فسادزا که از دهه ۶۰ پایه‌گذاری شده بودند و در این دوره پول‌های هنگفتی به آن‌ها تزریق شد می‌شوند. همچنین متهم به متنعم شدن از پول‌های بادآورده درنتیجه فرآیند عرضه شرکت‌های دولتی برای مدیران بجای خصوصی‌سازی واقعی در این دوره می‌شوند.
حزب کارگزاران سازندگی به دیدگاه‌های رادیکال غرب زده در حوزه سیاست و فرهنگ معروف است اما در حوزه اقتصاد افرادی که در کارگزاران بودند، دارای تفکر یکسان اقتصادی نبوده‌اند. در این حزب محسن نوربخش به‌عنوان چهره‌ای که گرایش به اقتصاد مدرن داشت مطرح بود و نگاه ایشان با نوع نگاه محمد هاشمی و هاشمی‌ طباء و بسیاری درگر که گرایش چپ داشتند قابل مقایسه نبود و بعد از فوت ایشان این وزنه تعادل تغییر کرد و درحالی که شعار فرهنگ، سیاست و اقتصاد لیبرالی می‌دادند، اعضای ارشدی از این حزب مثل نعمت‌زاده، عیسی کلانتری، بیژن‌ نامدار زنگنه که به خصوص در دولت حسن روحانی در مسئولیت‌های ارشد اقتصادی سیاست‌های ضد اقتصاد متعارف و چپ گرایانه را پیاده کردند.