multi-armed bandit中的 e-geedy 算法

资 源 简 介

multi-armed bandit中的 e-geedy 算法

详 情 说 明

在强化学习领域，multi-armed bandit问题是一个经典的决策问题，而e-greedy算法是一种简单而有效的解决方案。这个算法通过平衡探索和开发来优化长期收益。

e-greedy算法的核心思想是在每次选择动作时，以概率e随机选择一个动作进行探索，以概率1-e选择当前估计价值最高的动作进行开发。这里的e是一个介于0和1之间的参数，控制着探索与开发之间的平衡。

在Matlab中实现这个算法时，通常需要维护每个动作的估计值。每次选择动作后，根据获得的奖励更新对应动作的估计值。更新通常采用增量式的方式，这样可以节省存储空间。

算法的一个关键点是e值的设定：较大的e值会导致更多的探索，可能发现更好的动作但也会浪费机会在已知较差的动作上；较小的e值则可能导致过早收敛到次优动作。实际应用中，e值可以随时间衰减，这样初期更多探索，后期更多开发。