12、多臂老虎机问题的解决方法

多臂老虎机问题的解决方法

在实际应用中，多臂老虎机问题有着广泛的应用场景，如广告投放、资源分配等。本文将介绍几种解决多臂老虎机问题的算法，并给出具体的操作步骤和代码示例。

1. 随机策略初步探索

首先，我们来看一个简单的例子，有三台老虎机，每台老虎机有不同的支付（奖励）和支付概率。在每个回合中，我们随机选择一台老虎机的一个摇臂进行拉动（执行一个动作），并以一定的概率获得奖励。

以下是实现该过程的代码：

# 这里省略了具体代码，因为原文未给出完整随机策略代码
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设已经有 action_avg_reward 列表
for action in range(n_action):
    plt.plot(action_avg_reward[action])
plt.legend(['Arm {}'.format(action) for action in range(n_action)])
plt.title('Average reward over time')
plt.xscale('log')
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Average reward')
plt.show()

运行上述代码后，我们可以看到一个图表，其中 Arm 1 是平均奖励最大的摇臂，并且平均奖励在大约 10,000 个回合后开始趋于稳定。然而，这种解决方案比较简单，只是对所有摇臂进行了随机探索，接下来我们将介绍更智能的策略。

2. ε - 贪心策略

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