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...
问题定义 赌场的老虎机有一个绰号叫单臂强盗(single-armed bandit),因为它即使只有一只胳膊,也会把你的钱拿走。而多臂老虎机(或多臂强盗)就从这个绰号引申而来。假设你进入一个赌场,面对一排老虎机(所以有多个臂),由于不同老虎机的期望收益和期望损失不同,你采取什么老虎机选择策略来保证你的总收益最高呢?这就...
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...
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...
a美秀 Handsome [translate] a我长大以后想成为一名教师 I will grow up later to want to become a teacher [translate] ahave substantially wider 极大地更宽有 [translate] a可以帮忙安排提货吗 正在翻译,请等待... [translate] amultiarmed bandit problem multiarmed匪盗问题 [translate] ...
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。
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...