7、强化学习中的策略评估与蒙特卡罗方法应用

强化学习中的策略评估与蒙特卡罗方法应用

在强化学习领域，策略评估和寻找最优策略是关键任务。本文将介绍不同策略在游戏中的表现评估，以及蒙特卡罗方法在数值估计、策略评估和游戏中的应用。

1. 不同策略在游戏中的表现评估

为了验证最优策略的有效性，我们将其与保守策略（每轮下注 1 美元）和随机策略（随机下注）进行对比。具体步骤如下：
1. 定义策略函数
- 最优策略 ：

def optimal_strategy(capital):
    return optimal_policy[capital].item()

- **保守策略**：

def conservative_strategy(capital):
    return 1

- **随机策略**：

def random_strategy(capital):
    return torch.randint(1, capital + 1, (1,)).item()

2. 定义运行单局游戏的函数