啥是Multi-armed Bandit 想要知道啥是Multi-armed Bandit,首先要解释Single-armed Bandit,这里的Bandit,并不是传统意义上的强盗,而是指吃角子老虎机(Slot Machine)。按照英文直接翻译,这玩意儿叫“槽机”(这个翻译也是槽点满满),但是英语中称之为单臂强盗(Single-armed Bandit)是因为即使只有一个手臂(摇把),它也可以...
本文首先对于 MAB 算法进行简要综述概况,然后分别对两方面具体的问题的文献进行介绍:1.MAB 算法的安全性问题;2.非线性效益函数的 bandits 问题,包括 convex, submodular, monotone 等。 一、Multi-armed bandits 综述 MAB 是一种 online 的决策优化算法。决策优化问题主要可以分为 offline 与 online 两种类型。这两...
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.
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...
【RL系列】Multi-Armed Bandit问题笔记 这是我学习Reinforcement Learning的一篇记录总结,参考了这本介绍RL比较经典的Reinforcement Learning: An Introduction(Drfit)。这本书的正文部分对理论的分析与解释做的非常详细,并且也给出了对结论详尽的解析,但是把问题的解决和实现都留到到了课后题,所以本篇文章主要侧重与对...
MAB问题 Wiki定义 地址:Multi-armed bandit - A Problem in which a fixed limited set of resourc...
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...
【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记补充(一) 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...
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 次拉杆后获得尽可能高的累...
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)...