设置ε = 0.5，N ∈ {4, 5, 6, 7, 8}，并绘制运行的平均样本复杂度和平均运行时间，以及95%置信区间。
在实验中，CascadingVI与AdaptRM相比，实现了显著较低的遗憾值和运行时间，且随着N的增加，这种优势变得更加明显。这一结果证明了我们的计算预言和估计方案的高效性。在最佳策略识别目标下，CascadingBPI与AdaptBPI相比，具有较低的样本复杂度和运行时间，且随着N的增加，这种优势变得更加明显。这与我们的理论结果相吻合，即CascadingBPI的样本和计算复杂度都是N的多项式。
作者的研究思路是什么？是怎样论述和解决的？
作者的研究思路主要包括以下几个方面：
- 提出了一个新颖的框架：级联强化学习（Cascading RL），将传统的级联强化学习模型推广到考虑用户状态（如历史行为）对推荐的影响以及状态随时间的转变。这个框架可以应用于各种现实场景，如个性化推荐系统和在线广告。
- 为了解决级联强化学习中的计算挑战，作者利用价值函数的属性开发了一个新颖的Oracle BestPerm，该Oracle使用精心设计的动态规划有效地在组合动作空间下找到最优项目列表。
- 针对遗憾值最小化目标，作者设计了一种高效的算法CascadingVI，并建立了一个与已知下界相匹配的遗憾值。
- 针对最佳策略识别目标，作者开发了一种计算和样本高效的算法CascadingBPI，并提供了相应的样本复杂度。CascadingBPI在ε足够小时最优，其中ε是一个准确参数。
论文中的实验是如何设计的？详细描述各实验方法并概括总结
实验设计如下：
- 对于遗憾值最小化问题，我们设定δ = 0.005，H = 5，S = 9，m = 3，并对每种算法进行20次独立运行。我们设置N ∈ {4, 8}，K = 10000，并展示各运行的平均累积遗憾值和平均运行时间（在图例中）。
- 对于最佳策略识别问题，我们设定ε = 0.5，N ∈ {4, 5, 6, 7, 8}，并绘制各种算法在95%置信区间内的平均样本复杂度和平均运行时间。
实验方法概括：
- 对于遗憾值最小化问题，我们比较了CascadingVI（一种基于乐观价值迭代的算法）与其他算法（如NaiveQ、NaiveVI和NaiveUCB），以评估它们在计算和采样方面的优越性。
- 对于最佳策略识别问题，我们提出了一种高效的算法CascadingBPI，并将其与其他算法（如NaiveQ、NaiveVI和NaiveUCB）进行了比较，以展示CascadingBPI在计算和采样方面的优越性。
实验总结：
- 在遗憾值最小化问题中，CascadingVI在计算和采样方面优于其他算法，表明CascadingVI在实际应用中具有较高的效率。
- 在最佳策略识别问题中，CascadingBPI在计算和采样方面优于其他算法，表明CascadingBPI在实际应用中具有较高的效率。