Без заголовка

Как сюда можно приплести обучение с подкреплением непонятно.

Проблема много-рукого бандита является важной частью области Обучения с подкреплением, особенно в контексте исследования компромисса между исследованием (exploration) и использованием (exploitation) для максимизации вознаграждения. Однако она не является основой Обучения с подкреплением. Обучение с подкреплением охватывает более широкий спектр задач, где агент взаимодействует со средой, принимает последовательные решения и учитывает состояния системы. В то время как проблема много-рукого бандита фокусируется на выборе действий без учета состояний, Обучение с подкреплением рассматривает более сложные сценарии с динамическими и стохастическими средами.

Предшественниками проблемы многорукого бандита являются области последовательного анализа и статистического принятия решений. В частности, проблема многорукого бандита возникла из исследований по последовательному дизайну экспериментов и оптимальному распределению ресурсов в статистике.

Абрахам Вальд внёс значительный вклад в развитие последовательного анализа во время Второй мировой войны, разрабатывая методы для эффективного принятия решений на основе поступающих данных. Его работа по последовательному анализу предоставила математическую основу для задач, где решения принимаются последовательно во времени.

Также Герберт Роббинс в 1952 году опубликовал работу "Some Aspects of the Sequential Design of Experiments", где обсуждались методы балансировки между исследованием и использованием при выборе между различными альтернативами. Эта работа считается одной из первых, формально описывающих проблему, близкую к современному пониманию многорукого бандита.

Таким образом, предшественниками проблемы многорукого бандита являются исследования в области последовательного принятия решений, статистического контроля качества и оптимального экспериментального дизайна, направленные на эффективное использование ограниченных ресурсов в условиях неопределённости.