UCB算法实现

资 源 简 介

UCB算法实现

详 情 说 明

UCB算法是一种经典的强化学习算法，特别适用于多臂老虎机问题的求解。该算法通过平衡探索和利用，能够在有限次数的试验中获得最大的累计奖励。

在多臂老虎机问题中，UCB算法维护每个老虎机的两个统计量：平均奖励值和选择次数的置信区间上界。算法的核心思想是优先选择那些具有高平均奖励或者较少被探索的机器。随着试验次数的增加，算法会逐渐偏向于选择表现最优的老虎机。

MATLAB实现UCB算法通常包括以下几个步骤：初始化各老虎机的统计量，循环进行多次试验，在每次试验中根据UCB公式选择老虎机，更新选中老虎机的统计量。仿真过程中需要记录每次选择的机器和获得的奖励，以便后续分析算法的收敛性和性能表现。

在国内，关于多臂老虎机算法的研究相对较少，这使得UCB算法在该领域的应用具有较大的研究价值。通过MATLAB仿真可以直观地观察到算法在不同参数设置下的表现差异，为实际应用提供参考依据。