多臂赌博机

K臂赌博机问题描述：
重复在K个动作中选择，每次做出选择后都会得到一定数值的收益，收益由选择的动作决定的平稳概率分布产生，目标是在某一段时间内最大化总收益的期望。

思路：
选择收益（价值）最大的动作。知道价值则直接选择，不知道价值就通过多次试验估计价值。

动作值估计

1. 大数定律（多次尝试这个动作，对结果去均值即可）采样平均法
   取均值意味着得到所有数据的均值，一种方法是记录全部数据，然后计算其均值，时间和空间资源都被浪费；另一种方法是利用增量，只需要知道增加的量和原来的均值，有以下的更新公式：
   一般形式是：新估计值 = 旧估计值 + 步长 × [目标 - 旧估计值]
   在平稳问题（奖励的概率分布不变），采用采样平均法估计动作值，更新步长为1/n。在非平稳问题（奖励的概率分布随时间变化），给近期的奖励比过去很久的奖励更高的权重，可采用固定步长

根据动作值来选择动作：\(\varepsilon\)-greedy策略、greedy策略、上限置信区间动作选择（Upper Confidence bound，对\(\varepsilon\)-greedy的改良。修改了选择其余动作的概率）

小技巧：优化初始条件（在使用贪婪策略时，由于初值较大，一直找不到最优动作可以保持探索。尽管在前期表现不好，一直在探索，但一段时间后，探索的概率会降低，系统会收敛于一个更好的值）

2. 数值偏好
   不依赖动作的奖赏，而是利用不同动作间的相对偏好或重要程度来选取动作

随机梯度下降法，softmax变换来选择最优动作。

标签：赌博机,动作,概率分布,均值,多臂,选择,步长,greedy
来源： https://www.cnblogs.com/yuyuanliu/p/14784120.html