今天中午吃什么-bandit算法

作者: 神游物外的轮子 | 来源:发表于2020-10-29 17:36 被阅读0次

解决问题

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Thompson Sampling

假设每个臂的收益概率为 $p$ ，进一步假设 $p$ 概率分布符合 $beta(wins, lose)$
通过 $beta$ 分布生成的随机数大小，随机选出最大数对应的臂。有收益则 $wins+1$ ，反之 $lose+1$

# python实现的Thompson Sample
choice = numpy.argmax(pymc.rbeta(1 + self.wins, 1 + self.trials - self.wins))

每个臂都试一次，然后选择 $\overline x_j(t)+\sqrt{\frac{2\ln t}{T_{j, t}}}$ 公式最大值的臂
表达的含义是均值+标准差来均衡exploit和explore两方面

选择 $(0,1)$ 中较小值 $epsilon$ ，每次做选择前抽取一个 $(0,1)$ 的随机数 $e$
如果 $e<epsilon$ ，则随机选一个臂，否则选择目前平均收益最高的臂

先试几次，然后每次选择平均收益最高的臂

10000次遗憾模拟

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