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In einem neuen Beitrag auf arXiv wird ein bedeutender Fortschritt im Bereich der mehrdimensionalen Entscheidungsfindung vorgestellt. Die Autoren untersuchen lexikografische Bandits, ein Modell, bei dem mehrere Belohnungsziele in einer festen Prioritätenreihenfolge optimiert werden. Während frühere Arbeiten sich hauptsächlich auf die Minimierung von Regret konzentrierten, schließen die Forscher hier die Lücke zwischen Regret‑Minimierung und der Identifikation des besten Arms.

Ein neues Verfahren aus dem arXiv-Preprint 2511.05758v1 liefert einen robusten und sicheren Ansatz für Robust Constrained Average-Cost Markov Decision Processes (RCMDPs). Das Ziel ist es, in unsicheren Umgebungen Handlungsstrategien zu finden, die sowohl die Kosten minimieren als auch die vorgegebenen Nebenbedingungen einhalten.