Ronald Ortner
Publikationen
- 2022
- Veröffentlicht
Regret Bounds for Satisficing in Multi-Armed Bandit Problems
Michel, T., Hajiabolhassan, H. & Ortner, R., Sept. 2022.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Predicting Packaging Sizes Using Machine Learning
Heininger, M. & Ortner, R., 22 Aug. 2022, in: Operations research forum. 43.2022, 3, 14 S., 43.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- 2021
- Veröffentlicht
A new heuristic and an exact approach for a production planning problem
Auer, P., Dósa, G., Dulai, T., Fügenschuh, A., Näser, P., Ortner, R. & Werner-Starkne, A., Sept. 2021, in: Central European Journal of Operations Research. 29, 3, S. 1079-1113 35 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Regret Bounds for Reinforcement Learning via Markov Chain Concentration
Ortner, R., 26 Aug. 2021.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
- 2020
- Veröffentlicht
Regret Bounds for Reinforcement Learning via Markov Chain Concentration
Ortner, R., 23 Jan. 2020, in: The journal of artificial intelligence research. 67.2020, 1, S. 115-128 14 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- 2019
- Veröffentlicht
Regret Bounds for Learning State Representations in Reinforcement Learning
Ortner, R., Pirotta, M., Lazaric, A., Fruit, R. & Maillard, O.-A., Dez. 2019.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Adaptively Tracking the Best Bandit Arm with an Unknown Number of Distribution Changes
Auer, P., Gajane, P. & Ortner, R., 27 Juni 2019.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Achieving Optimal Dynamic Regret for Non-stationary Bandits without Prior Information
Auer, P., Chen, Y., Gajane, P., Lee, C.-W., Luo, H., Ortner, R. & Wei, C.-Y., 2019.Publikationen: Konferenzbeitrag › Abstract/Zusammenfassung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Adaptively Tracking the Best Bandit Arm with an Unknown Number of Distribution Changes
Auer, P., Gajane, P. & Ortner, R., 2019, Proceedings of the 32nd Conference on Learning Theory, COLT 2019. S. 138-158Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.
Regret Bounds for Learning State Representations in Reinforcement Learning
Ortner, R., Pirotta, M., Lazaric, A., Fruit, R. & Maillard, O.-A., 2019, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) Advances in Neural Information Processing Systems. Band 32. S. 12717 12727 S.Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
