bandit算法（3）--UCB算法

最新推荐文章于 2024-12-29 23:42:06 发布
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#bandit算法 #UCB算法

引言

前面已经介绍了两种bandit算法—ϵ\epsilonϵ-greedy算法和softmax算法。现在我们来总结下这两种算法的共有属性：

  • 两种算法在每一轮选择时，默认都是选择到目前为止最好的臂；

  • 除此之外，算法会尝试去探索一些目前看起来不是最好的臂：
          -ϵ\epsilonϵ-greedy算法探索的时候完全是随机的。
          -softmax算法探索是基于到当前时刻臂的收益概率。收益概率越高，选择的概率越高。

  • 两种算法都能够通过随着时间动态修改基本参数来实现更好的性能。

     这种随机性，或者仅仅考虑收益回报的算法有一个很明显的

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各种多臂老虎机算法的 Python 实现，如上置信界算法、Epsilon-greedy 算法和 Exp3 算法 实施细节 实现了 2 臂老虎机的所有算法。 每个算法的时间范围 T 为 10000。 每个实验重复 100 次以获得平均结果。 针对回合 t...
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