本論文では、確率的バンディットアルゴリズムを組み合わせるためのシンプルな手法を提案します。このアプローチは、各個別のバンディットアルゴリズムを高次元のバンディット問題のアームとして扱い、従来のUCBアルゴリズムの変種で解決する「メタ-UCB」手続きを基盤としています。最終的な後悔は、事後的に最も優れた後悔を持つ基底アルゴリズムの後悔のみに依存します。この方法は、対抗的バンディット向けのCORRALアルゴリズムに対して簡潔かつ直感的な代替戦略を提供し、CORRALによる基底アルゴリズムへの安定性条件を必要としません。本研究の結果は、いくつかの設定で下限に一致し、誤指定線形バンディットやモデル選択問題に対するアルゴリズムの実証的検証も行っています。