Heterogeneous evaluation costs have also been considered in the multi-armed bandits literature [1]}, [2]}, [3]}. These works develop algorithms based on optimistic policies that maximize some form of reward-to-cost ratio. As mentioned above, this type of policy is sensible when the measure of performance is the cumulative regret but is not appropriate in an optimization or “best-arm identification” setting.

Гетерогенные затраты на оценку также рассматриваются в литературе о многоруких бандитах [1], [2], [3]. Эти работы разрабатывают алгоритмы на основе оптимистических стратегий, которые максимизируют отношение награды к затратам. Как упоминалось выше, такой тип стратегии имеет смысл, когда мера производительности - накопительное сожаление, но не является подходящим в задаче оптимизации или идентификации "лучшей руки".