符号
- : 动作集合 : 奖励概率分布，动作 对应一个奖励分布
- 对动作 ，定义其期望奖励为
- 最优期望奖励
- 懊悔
- : 对 的期望奖励估值
名称
问题表述
多臂老虎机是无状态的强化学习，即与环境交互不会改变环境。在下述算法里，每个老虎机的奖励服从伯努利分布，即以 的概率获得
贪心算法
以 的概率随机探索一个。结果由于随机的部分，懊悔是线性增长的。
随时间衰减的 贪心算法
测试时 （老虎机个数），结果累计懊悔是 形式增长的。
上置信界算法
在 https://hrl.boyuai.com/chapter/1/%E5%A4%9A%E8%87%82%E8%80%81%E8%99%8E%E6%9C%BA/#25-%E4%B8%8A%E7%BD%AE%E4%BF%A1%E7%95%8C%E7%AE%97%E6%B3%95 中已经最小化讲清楚了。
用到了霍夫丁不等式。每一时刻设一个概率 。对于每个动作 算出一个 s.t. ，根据霍夫丁不等式必有: 至少以 概率成立，称不等式右边为期望奖励上界（其实是大概率上界）。当 增大时该可能性极大。
实操时, ，每次选择 其中 为控制不确定性比重的系数。ipynb 中
累计懊悔也是 形式:
汤普森采样算法
若拉杆 次奖励为 ， 次奖励为 ，则大胆假设拉杆的奖励概率（注意奖励概率为 ，每次要么得 要么得 ）的概率分布为
那么每步怎么做决策呢？我们已经大胆假设了所有拉杆的奖励的期望的分布，那么就直接对所有拉杆进行一次 分布上的采样。拉动采样最大的那个