multi-armed bandit algorithms算法

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）之间做出权衡。

在探索时，代理选择未知的臂以收集更多信息；在利用时，代理选择已知的最佳臂以最大化收益。

这种权衡可以通过不同的策略来实现，例如epsilon-greedy、UCB（Upper Confidence Bound）和Thompson Sampling等。

Bandit算法被广泛应用于推荐系统、广告投放和在线实验等领域，其中Thompson Sampling是最常用的算法之一。

它在每次选择臂时，按照后验概率分布进行采样，从而在探索和利用之间实现了平衡，并且在实践中表现良好。