Incomplete preferences and robust satisficing in multi-armed bandits
Çok kollu haydutlarda eksik tercihler ve gürbüz yeterlilik
- Tez No: 983142
- Danışmanlar: DOÇ. CEM TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, çok kollu haydut (MAB) problemlerinde sıralı karar vermeyi iki farklı bağlamda incelemektedir: birden fazla amacın bulunduğu ve eylemler arasındaki tercihlerin tam olmadığı durumlarda ve eylemlerin hasım saldırılarına maruz kaldığı durumlarda. İlk bölümde, skalerleştirmeler yerine koniler ile temellendirilen karşılaştırmalar kullanan, eksik tercihler altında vektör değerli ödüller için saf keşif algoritması olan PaVeBa'yı sunuyoruz. Algoritmanın davranışını analiz ediyor ve güçlü temel metotlara karşı deneysel olarak doğruluyoruz. Bu alandaki araştırmaları ve tekrar üretilebilirliği desteklemek için, PaVeBa ve yanı sıra daha geniş bir vektör optimizasyonu algoritmaları ve araçları yelpazesini içeren VOPy isimli bir Python kütüphanesi de geliştiriyoruz. İkinci kısımda ise, hasım saldırıları altında gürbüz yeterlilik problemini inceliyoruz. Mevcut gürbüz yeterlilik formülasyonlarını (örneğin, kararlılık yarıçapı ve kırılganlık tabanlı) temel alarak, bir algoritma ailesinin Thompson-örnekleme varyantını tasarlıyor ve hedeflenmiş bozucu saldırılar altında güvenilir bir yeterlilik performansı elde ettiğini gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
This thesis studies sequential decision-making in multi-armed bandits (MAB) in two settings: when there are multiple objectives to consider and preferences among actions are non-total, and when actions are subject to adversarial perturbations. In the first part, we introduce PaVeBa, a pure-exploration algorithm for vector-valued rewards under incomplete preferences, using cone-induced comparisons instead of scalarizations. We analyze its behavior and validate it empirically against strong baselines. To support research and reproducibility in this area, we also develop VOPy, a Python library that implements PaVeBa and a broader suite of vector-optimization algorithms and tools. In the second part, we investigate robust satisficing under adversarial attacks. Building on existing robust satisficing formulations (e.g., stability radius and fragility-based), we design a Thompson-sampling variant of an algorithm family and demonstrate that it achieves reliable satisficing performance under targeted perturbations.
Benzer Tezler
- Advanced fuzzy set extensions and novel decision making models
Gelişmiş bulanık küme uzantıları ve yeni karar verme modelleri
NURŞAH ALKAN
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Hierarchical deep bidirectional self-attention model for recommendation
Hiyerarşik çift yönlü öz dikkat tabanlı derin öğrenme tavsiye modeli
İREM İŞLEK
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- LC-MS/MS-TQ yöntemi ile takviye edici gıdalarda jelatin kaynağının tür bazlı tanımlanması
The species-based identification of gelatin sources in dietary supplements using the LC-MS/MS-TQ method
NAZAN BİNGÖL YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Gıda MühendisliğiSakarya ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY YEMİŞ
- Dört aşamalı ulaşım modelinde oyun teorisi ile yolculuk dağıtımı
Trip distribution with game theory in the four step travel demand model
SÜMEYYE ŞEYMA KUŞAKCI GÜNDOĞAR
Doktora
Türkçe
2025
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN
- Investigating the influence of flow experiences on replay intention and community engagement in virtual reality gaming
Akış deneyimlerinin sanal gerçeklik oyunlarında tekrar oyuna dönme niyeti ve topluluk ile etkileşim üzerindeki etkisinin incelenmesi
ALPEREN DEMİRDÖĞER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ