본 연구는 강화 학습 알고리즘의 기본 요소인 Multi-armed bandit (MAB) 알고리즘을 평가하고 비교하는 데 어려움이 있다는 문제에 착안하여, MAB 알고리즘의 성능 차이를 신뢰성 있게 관찰하고 분산 인지 알고리즘이 고전적인 알고리즘보다 뛰어난 조건을 규명하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 8가지 고전적 및 분산 인지 MAB 알고리즘을 체계적으로 비교하는 재현 가능한 평가를 제시한다. Bandit Playground 코드베이스로 구현된 이 평가 프레임워크는 명확하게 정의된 실험 설정, 다양한 성능 지표, 그리고 일관되고 투명한 분석을 지원하는 인터랙티브 평가 인터페이스를 갖추고 있다. 연구 결과, 분산 인지 알고리즘은 팔 보상 간의 미묘한 차이로 인해 어려움이 발생하는 높은 불확실성 환경에서 장점을 보일 수 있으며, 고전적인 알고리즘은 분리 가능한 시나리오나 세밀한 조정 시에 동등하거나 더 나은 성능을 보이는 경향이 있다.
