Buchumschlag

Decisions and Deployment: The Five-Year SAHELI Project (2020-2025) on Restless Multi-Armed Bandits for Improving Maternal and Child Health

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Verma, Shresth, Dasgupta, Arpan, Madhiwalla, Neha, Taneja, Aparna, Tambe, Milind
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

IRL for Restless Multi-Armed Bandits with Applications in Maternal and Child Health
von: Jain, Gauri, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Listenership: AI-Predicted Interventions Drive Improvements in Maternal Health Behaviours
von: Dasgupta, Arpan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Preliminary Study of the Impact of AI-Based Interventions on Health and Behavioral Outcomes in Maternal Health Programs
von: Dasgupta, Arpan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Collaborative Bandits with Thompson Sampling for Improved Outreach in Maternal Health Program
von: Dasgupta, Arpan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Decision-Language Model (DLM) for Dynamic Restless Multi-Armed Bandit Tasks in Public Health
von: Behari, Nikhil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Balancing Act: Prioritization Strategies for LLM-Designed Restless Bandit Rewards
von: Verma, Shresth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Health Information Access in the World's Largest Maternal Mobile Health Program via Bandit Algorithms
von: Lalan, Arshika, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Bandit Whisperer: Communication Learning for Restless Bandits
von: Zhao, Yunfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Context in Public Health for Underserved Communities: A Bayesian Approach to Online Restless Bandits
von: Liang, Biyonka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Call: A Field Trial of a Collaborative Bandit Algorithm for Improved Message Delivery in Mobile Maternal Health
von: Dasgupta, Arpan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-based Agent Simulation for Maternal Health Interventions: Uncertainty Estimation and Decision-focused Evaluation
von: Martinson, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multilinguality in LLM-Designed Reward Functions for Restless Bandits: Effects on Task Performance and Fairness
von: Parthasarathy, Ambreesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Public Health Intervention Planning Using Decomposition-Based Decision-Focused Learning
von: Shah, Sanket, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards a Pretrained Model for Restless Bandits via Multi-arm Generalization
von: Zhao, Yunfan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Preference Robustness for DPO with Applications to Public Health
von: Kim, Cheol Woo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lightweight Robust Direct Preference Optimization
von: Kim, Cheol Woo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging AI to improve health information access in the World's largest maternal mobile health program
von: Shresth Verma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Foundation-model-based Multiagent System to Accelerate AI for Social Impact
von: Zhao, Yunfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Vital Sign Monitoring in Resource-Constrained Maternal Care: An RL-Based Restless Bandit Approach
von: Boehmer, Niclas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dual-Mandate Patrols: Multi-Armed Bandits for Green Security
von: Xu, Lily, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Fairness for Workers Who Pull the Arms: An Index Based Policy for Allocation of Restless Bandit Tasks
von: Biswas, Arpita, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Global Rewards in Restless Multi-Armed Bandits
von: Raman, Naveen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Contextual Restless Multi-Armed Bandits with Application to Demand Response Decision-Making
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Finite-Horizon Single-Pull Restless Bandits: An Efficient Index Policy For Scarce Resource Allocation
von: Xiong, Guojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MARBLE: Multi-Armed Restless Bandits in Latent Markovian Environment
von: Amiri, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-Stationary Restless Multi-Armed Bandits with Provable Guarantee
von: Hung, Yu-Heng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating the Effectiveness of Index-Based Treatment Allocation
von: Boehmer, Niclas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

"Who Has the Time?": Understanding Receptivity to Health Chatbots among Underserved Women in India
von: S, Manvi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Diverse Information for Coordinated Action: Stochastic Bandit Algorithms for Heterogeneous Agents
von: Gordon, Lucia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Navigating the Social Welfare Frontier: Portfolios for Multi-objective Reinforcement Learning
von: Kim, Cheol Woo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Content Caching with Waiting Costs via Restless Multi-Armed Bandits
von: Koley, Ankita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Minimizing Cost Rather Than Maximizing Reward in Restless Multi-Armed Bandits
von: Witter, R. Teal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Restless Multi-Process Multi-Armed Bandits with Applications to Self-Driving Microscopies
von: Peris, Jaume Anguera, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provably Efficient Reinforcement Learning for Adversarial Restless Multi-Armed Bandits with Unknown Transitions and Bandit Feedback
von: Xiong, Guojun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Best Arm Identification with Fixed Confidence in Restless Bandits
von: Karthik, P. N., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Restless Linear Bandits
von: Khaleghi, Azadeh
Veröffentlicht: (2024)

Robust Restless Multi-Armed Bandit for Data Center Flexibility Services Through Virtual Machine Scheduling
von: Ding, Yifu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VORTEX: Aligning Task Utility and Human Preferences through LLM-Guided Reward Shaping
von: Xiong, Guojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic Multi-Armed Bandits with Limited Control Variates
von: Verma, Arun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Armed Bandits-Based Optimization of Decision Trees
von: Shanto, Hasibul Karim, et al.
Veröffentlicht: (2025)