我最近也在用Multi-armed bandit模型来研究一些经济管理问题.该模型通常可以翻译为"多臂赌博机"模型.该模型用来解决这样的一类问题:即决策者面临多个战略选择,而每个战略选择会产生的后果只有在被选中之后才能知道.
Multi-Armed Bandit问题是一个十分经典的强化学习(RL)问题,翻译过来为“多臂抽奖问题”。对于这个问题,我们可以将其简化为一个最优选择问题。 假设有K个选择,每个选择都会随机带来一定的收益,对每个个收益所服从的概率分布,我们可以认为是Banit一开始就设定好的。举个例子,对三臂Bandit来说,每玩一次,可以选择三个...
所谓的k-armed bandit指的是这样一个任务:在你面前有一个类似老虎机的k个手柄的游戏机,每次选择并拉一个手柄,就会得到一个数值(可能是奖金金额),这个金额是一个随机数,它的分布对于每个手柄都是不同的,而你的任务就是在某段时间内获得尽可能多的奖金。 一开始,我们对这个机器那个arm上的钱更多是没有任何了解...
多臂老虎机算法（Multi-Armed Bandit, MAB）是一种用于解决探索与利用（exploration-exploitation）问题的算法框架。在这种场景中，一个玩家面对多个老虎机（或称为臂），每个老虎机都有一个未知的奖励概率分布。玩家的目标是通过一系列选择来最大化长期累积的奖励。一、基本概念 奖励：每次玩家选择一个老虎机并拉下它...
地址:Multi-armed bandit - A Problem in which a fixed limited set of resources must be allocated between competing (alternative) choices in a way that maximizes their expected gain, when each choice's properties are only partially known at the time of allocation, and may become better understood...
multi-armed bandit algorithms算法 Bandit算法是一类强化学习算法,用于解决类似于多臂老虎机(multi-armed bandit)的问题。在多臂老虎机问题中,一个代理需要在有限时间内选择多个臂(arm)中的一个,每个臂都有一个未知的概率分布,代理的目标是最大化其收益。 Bandit算法的核心思想是在代理探索(explore)和利用(exploit)...
Reinforcement Learning:An Introduction Chapter 2 Multi-armed Bandits,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
在多臂老虎机(multi-armed bandit,MAB)问题(见图 2-1)中,有一个拥有 根拉杆的老虎机,拉动每一根拉杆都对应一个关于奖励的概率分布 。我们每次拉动其中一根拉杆,就可以从该拉杆对应的奖励概率分布中获得一个奖励 。我们在各根拉杆的奖励概率分布未知的情况下,从头开始尝试,目标是在操作 次拉杆后获得尽可...
Q: Why is RL from the contextual bandit setting? A1: Temporal connections. A2: Bootstrapping – do not get a sample of the target, especially since the policy is changing.Idea for UCB in RL: UCB for a fixed policy. Apply our usual concentration inequalities to obtain the ...