Bandit Algorithm Driven by a Classical Random Walk and a Quantum Walk

要約

量子ウォーク (QW) には、線形拡散と局​​在化の共存という古典的なランダム ウォーク (RW) にはない特性があり、この特性はさまざまな種類のアプリケーションの実装に利用されています。
この論文では、マルチアームバンディット (MAB) 問題に対する RW ベースおよび QW ベースのアルゴリズムを提案します。
我々は、MAB 問題を困難にする 2 つの操作 (探索と活用) を QW のこれら 2 つの動作に関連付けることにより、いくつかの設定の下で QW ベースのモデルが対応する RW ベースのモデルよりも高いパフォーマンスを実現することを示します。

要約(オリジナル)

Quantum walks (QWs) have a property that classical random walks (RWs) do not possess — the coexistence of linear spreading and localization — and this property is utilized to implement various kinds of applications. This paper proposes RW- and QW-based algorithms for multi-armed-bandit (MAB) problems. We show that, under some settings, the QW-based model realizes higher performance than the corresponding RW-based one by associating the two operations that make MAB problems difficult — exploration and exploitation — with these two behaviors of QWs.

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