多腕バンディット問題
多腕バンディット(略称:バンディットまたは MAB)は、確率分布 B = { R 1 , ... , R K } {\displaystyle B=\{R_{1},\dots ,R_{K}\}} の集合と見做すことができる。各確率分布は、 K ∈ N + {\displaystyle K\in \mathbb {N} ^{+}} 個のレバーのそれぞれによって配分される報酬に関連する。 μ 1 , ... , μ K {\displaystyle \mu _{1},\dots ,\mu _{K}} を報酬分布の平均値とする。ギャンブラーは各ラウンドに1つのレバーを操作し、報酬を観察する。収集された報酬の合計を最大化することが目的である。地平線 H {\displaystyle H} は残りのラウンド数である。バンディット問題は、形式的には1状態のマルコフ決定過程と同等である。