34、强化学习：多臂老虎机与控制问题应用

强化学习：多臂老虎机与控制问题应用

1. 多臂老虎机（MAB）算法及应用

多臂老虎机（MAB）算法在涉及不确定决策和探索 - 利用权衡的现实场景中有着广泛应用，以下是一些常见的应用领域：
- 资源分配 ：动态地将资源分配给不同选项，以最大化性能。
- 在线广告 ：动态分配广告展示机会，学习哪些广告能产生最高点击率（用户点击广告的概率）。
- 实验设计和临床试验 ：优化患者分配到不同治疗方案。
- 内容推荐 ：为用户提供个性化的内容推荐。
- 网站优化 ：优化不同的设计选项。

MAB可分为非上下文和上下文多臂老虎机（CMAB）。与非上下文MAB不同，CMAB利用环境中的上下文信息。在CMAB中，学习者反复观察上下文，选择一个动作，并以特定于所选动作的奖励或损失形式接收反馈。例如，在卡车选择问题中，共享上下文是配送路线的类型（城市或州际）。

CMAB在个性化推荐和在线广告等领域有应用，例如亚马逊展示了如何在SageMaker上使用内置的Vowpal Wabbit（VW）容器开发和部署CMAB工作流，以训练和部署上下文老虎机模型，用于为用户个性化内容，如内容布局、广告、搜索、产品推荐等。此外，基于CMAB使用VW开发了一个名为WayLift的可扩展算法决策平台，用于优化营销决策。

2. 强化学习优化

强化学习（RL）可用于组合优化问题，通过将问题构建为马尔可夫决策过程（MDP），并应用RL算法找到导致最佳解