基于强化学习求解多臂赌机问题（附带Matlab代码）

基于强化学习求解多臂赌机问题（附带Matlab代码）

引言：
多臂赌机问题（Multi-Armed Bandit Problem）是强化学习领域中的经典问题之一。在该问题中，有一台赌机，它有多个手臂（arms），每个手臂的拉动都有一定的概率给予奖励。目标是通过一系列的尝试来最大化累积奖励。本文将介绍如何使用强化学习方法解决多臂赌机问题，并提供相应的Matlab代码。

问题描述：
假设有k个手臂，每个手臂的奖励服从一个未知的概率分布。我们的目标是通过与这些手臂交互，尽可能地找到平均奖励最高的手臂。

强化学习方法：
在解决多臂赌机问题时，常用的强化学习方法是ε-greedy算法。该算法以ε的概率选择探索（explore），即随机选择一个手臂；以1-ε的概率选择利用（exploit），即选择当前估计平均奖励最高的手臂。通过不断地与环境交互，根据获得的奖励来更新对每个手臂的奖励估计，逐渐优化选择策略。

Matlab代码实现：
以下是一个基于ε-greedy算法的Matlab代码示例：

% 参数设置
k = 10; % 手臂数量
epsilon =