强化学习探索与利用：多臂老虎机的UCB与Softmax策略

目录

1. 引言
2. 多臂老虎机问题概述
3. ε-贪心算法（ε-Greedy）
4. 上置信界（UCB，Upper Confidence Bound）
5. 软max策略（Softmax）
6. 算法对比与评估
7. 实验与结果
8. 总结与展望
9. 参考文献

引言

多臂老虎机问题（Multi-Armed Bandit, MAB）是强化学习领域中的一个经典问题，广泛应用于广告推荐、网页优化、金融交易、医疗决策等场景。其核心挑战在于如何平衡探索（exploration）和利用（exploitation），即如何在尚未完全了解环境时，探索更多的动作以获取更好的回报，或在已知的情况下选择最优的动作以最大化回报。

在多臂老虎机问题中，智能体（agent）在每一轮决策时需从若干个“臂”中选择一个来拉动，每个臂的回报分布是未知的，且随着时间推移可以逐渐估计。为了优化回报，智能体需要根据过去的经验不断调整策略。

本篇文章将深入探讨几种常见的策略，涵盖 ε-贪心算法（ε-greedy）