老虎机赌博标准大小单双如何找规律

这篇文章给出了实现蒙特卡洛樹搜索的通用框架。也就是基于这个框架可以很简单的构造出任意类型的蒙特卡洛树搜索算法,也就是从某种程度上说可以用算法来苼成算法(将代码作为数据,或者说一切都是对象函数式编程的思想)。具体而言我对比了Reflexive Monte Carlo搜索算法、Nested Monte Carlo搜索算法以及著名的Upper Confidence Bound 1

关于这个組合优化问题,当时课上同学有两个思路让我记忆犹深:
? 有人用Wolfram Mathematica可视化了不同数据集的无向图基于此来找规律,有点类似于领域知识嘚探索
? 有人没用蒙特卡洛树搜索而是用了贪心算法,考虑到有的无向图规模太大反而取得了不错的成绩

具体的程序代码以及文档,請见我的Github

类似的问题在运筹学/管理科学领域被称之为 仿真优化 。简而言之就是如何利用高效的仿真来解决随机优化问题。常见的分类包括

类似于多臂赌博机问题都是给定有限个选择,一般数量不多但每个选择的仿真时间相当长,因而需要合理的分配仿真资源;不同嘚是多臂赌博机问题更在乎累积收益而Ranking & Selection主要是要尽量以高概率找到最好的选择出来,并不在乎仿真过程中的收益或损失因此,在Ranking & Selection这个領域主要的目标是如何通过分配仿真资源(即怎么玩老虎机),以使得最终选出最好老虎机的概率最大这个概率被称之为 Probability of Correct Selection 。下图是一個简要的文献文类我目前在做的主要是OCBA这一块。

OCBA的核心思路是利用信噪比来分配仿真资源即仿真资源应该尽可能的分配给噪声大(比洳样本方差)的选择以及信号比较强烈(同当前最优选择比较接近)的选择。可以看到从多臂赌博机问题的角度出发OCBA相对更倾向于exploration,因為其目的只是关心『最终』能选择出最好的选择而不在乎每次仿真得到的收益。

这一问题相对Ranking & Selection一般是选择数量过多,然而针对每一个選择的仿真时间很短因此重点在于如何进行搜索。下图给出了这一领域的文献分类

虽然,看完本文章该选择困难的你还是继续『选擇『选择『困哪』』』,毕竟哪有那么多资源去一一尝试那就贪心一点吧,执念于当前最好的就行啦!少即是多,无即是有做一个極简主义者,断舍离!

关于【深度增强学习】系列的说明

对于我自己而言写【深度增强学习】这一系列文章,除了自己的兴趣之外其實增强学习和我的研究方向(仿真优化)也略微相关,希望能从中获取些新知识和新想法初步打算本系列文章以David Silver的公开课 以及 UC Berkeley的CS294为蓝本,着重在增强学习领域陆续会补充深度学习的相关探讨。记录自己的所学所思力图抓住主要核心。毕竟吾生也有涯而知也无涯。以囿涯随无涯殆已!但学习是一辈子的事情,所以时不时也会重新补充或者修改这些文章本人初涉深度增强学习领域,还希望各位学界業界大牛多多指正文章中不当之处互相切磋,谢谢!

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