不同条件下的MAB问题仿真

资 源 简 介

不同条件下的MAB问题仿真

详 情 说 明

多臂老虎机问题（MAB）是强化学习中的经典模型，它需要在探索新选项和利用已知最佳选项之间找到平衡。本文讨论如何在不同条件下进行MAB问题仿真，并分析结果。

MAB仿真通常需要考虑以下几个关键条件：首先是老虎机臂的奖励分布，常见的有伯努利分布和高斯分布；其次是探索策略的选择，如ε-greedy、UCB或Thompson抽样；最后是实验轮数和臂的数量设置。仿真时这些条件的不同组合会产生截然不同的结果。

通过仿真结果图例可以直观看到几个现象：纯贪婪策略通常会快速收敛但可能陷入局部最优；ε-greedy策略前期收益低但长期表现稳定；UCB算法在平稳环境下表现优异。对于非平稳MAB问题，滑动窗口或衰减权重的方法能更好适应变化。

仿真时还需注意统计显著性，通常需要多次运行取平均值来消除随机性影响。结果分析应重点关注累积遗憾曲线和选择比例变化，这些指标能全面反映算法的探索-利用平衡能力。