UCB方策とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

UCB(Upper Confidence Bound)方策とは

UCB方策とは、多腕バンディット問題における探索と活用のトレードオフを解決するための手法の1つです。UCBはUpper Confidence Boundの略称で、各腕の報酬の不確実性を考慮しながら最適な腕を選択していきます。

具体的には、UCB方策では各腕の報酬の経験平均値に加えて、その腕が選ばれた回数に応じたボーナス項を追加します。このボーナス項は、その腕が選ばれた回数が少ないほど大きくなるため、まだ十分に探索されていない腕が優先的に選ばれるようになります。

一方で、ある程度の回数が選ばれた腕については、ボーナス項が小さくなるため、報酬の経験平均値が高い腕が選ばれやすくなります。このようにして、UCB方策では探索と活用のバランスを取りながら、最適な腕の選択を行うことができるのです。

UCB方策の大きな特徴は、理論的な性能保証を持っている点です。UCB方策を用いることで、最適な腕の選択に要する時間を最小化できることが知られています。

また、UCB方策はシンプルかつ直感的なアルゴリズムであるため、実装が容易であるという利点もあります。これらの特徴から、UCB方策は多腕バンディット問題の解法として広く用いられているのです。

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