基于强化学习求解多臂赌机问题（softmax策略）附matlab代码

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⛄ 内容介绍

Agent强化学习是机器学习的一个重要分支。阐述了Agent强化学习算法的基本理论,建立了求解类货郎担等NP问题的数学模型,给出了Agent强化学习算法解决这类问题的框架和基本方法,并运用该方法成功地解决了一个赛程安排问题,较传统方法有一定的改进。​

⛄ 部分代码

%I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?

function reward=Slotmachine5(num)

P_ma=[0.2,0.1,0.3,0.5,0.4];

R_ma=[1, 2, 1, 2, 2;

      0, 0,-1,-1, 0];

if rand(1)<=P_ma(num)

    reward=R_ma(1,num);

else

    reward=R_ma(2,num);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 陈特. 基于多臂赌博机在线学习的无线缓存策略研究[D]. 电子科技大学.

[2] 张娟, 蒋和松. 基于多臂赌博机在线学习的频谱共享方法[J]. 计算机工程与设计, 2014, 35(7):5.

[3] 汪芳. 基于强化学习的植入式脑机接口神经信息解码:算法设计及应用[D]. 浙江大学, 2015.

[4] 姚秋言. 基于多臂赌博机算法的异构群智感知任务分配[J]. 软件, 2022(005):043.

[5] 孟祥萍, 苑全德, 皮玉珍,等. 基于强化学习的一类NP问题求解算法[J]. 现代电子技术, 2007, 30(4):3.

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