\quad R\leftarrow bandit(A) \quad N(A) \leftarrow N(A) + 1 \quad Q(A) \leftarrow Q(A) + \frac{1}{N(A)}\Big[ R - Q(A) \Big] 还可以用一种简单的改进的贪婪法:用最大值来作为 Q_0(a) ,这样保证最初每选择一个 a ,更新后的 Q_t(a) 总会比 Q_0(a) 小,从而保证最...
我们对上述的场景进行简单抽象,将其建模成一个在线决策(online decision)问题:随机多臂老虎机问题(stochastic multi-armed bandit)[2]: 给定time step t=1,2,...,T , 用户在 K个arm (老虎机)里进行选择其中arm i。 在第t 轮中, 我们观察到玩家选择arm i , 并收到一个随机的收益反馈 r_{i,t} , ...
2.1 k臂赌博机问题(A k-armed Bandit Problem) 简单来说有k个不同的选择,选择后得到reward,目标是最大化reward。在今天"bandit problem"一般就代表这类问题。 每个action都有期望reward,称为the value of the action。 At: 表示在t步的action q(a):表示该action的期望reward Qt(a) :estimate of the q(a...
其中 [1,2] 引入了 conservative bandits 的概念,通过一种保守的策略去进行探索,[3] 利用G-optimal design,将安全性的约束变为了优化问题的一部分进行解决,并且在 offline 和 online 两种情况下都提供有理论保障的解。 三、非线性效益的 bandit 问题 受到上述问题的启发,我在三位导师的指导下对于更多的 bandits ...
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.
整理得到 A simple bandit algorithm 对于非固定回报的多臂赌博机问题,每个手臂的回报不能用上面的形式估计平均值,而是改写为 又可被称为 exponential recency-weighted average,不难看出最新的回报估计是过去回报和最近回报的加权混合。 其中学习步长满足以下条件可以保证收敛 ...
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...
在此之前,请先阅读上一篇文章:【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记 本篇的主题就如标题所示,只是上一篇文章的补充,主要关注两道来自于Reinforcement Learning: An Introduction的课后习题。 第一题为Exercise 2.5 (programming),主要讨论了Recency-Weighted Average算法相较于Sample Average算法的优点所在。练习内容大致为比较...
多臂老虎机算法（Multi-Armed Bandit, MAB）在多个领域有着广泛的应用，以下是一些具体的应用场景：1. 营销领域：MAB算法可以通过动态调整进入到各个落地页的流量，提高转化率和投资回报率。例如，DataTester平台使用MAB算法帮助企业快速找到最佳的营销策略。2. 推荐系统：在推荐领域，MAB算法可以解决用户或物品的冷启动...
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...