研究提出Shifting Means下最佳臂识别算法ISM

Lukas Zierahn等作者发表论文，提出一种名为 Shifting Means 的对抗扰动设定，并给出该设定下的最佳臂识别算法 ISM。 在 Shifting Means 中，K 个臂的均值奖励可被对抗性整体平移，但臂间差距 Δ 保持稳定。论文称这是随机环境中一种新形式的对抗扰动。 该研究关注的是在此环境下识别最佳臂的问题，目前结论为提出 ISM 算法，尚未见其效果验证的报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。