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Erlang(k)Bandit抽样过程的中期报告.docx
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Erlang(k)Bandit抽样过程的中期报告.docx
该【Erlang(k)Bandit抽样过程的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【Erlang(k)Bandit抽样过程的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。Erlang(k)Bandit抽样过程的中期报告Erlang(k)Bandit抽样过程是一种多臂赌博机算法,用于在多个选择中选择最佳选择。本次中期报告将介绍算法的基本思想和实现细节。(k)Bandit算法通过估计每个选择的期望收益来选择最佳选择。该算法使用Erlang分布估计每个选择的收益,并使用UCB公式计算选择的置信区间。然后选择置信区间最大的选择作为最佳选择。该算法使用k个Erlang分布估计变化的期望收益,并使用UCB公式计算选择的置信区间。这种方法旨在平衡探索和利用,以使算法在选择最佳选择的同时最大化长期回报。(k)Bandit算法的实现细节包括选择k值和计算UCB公式。选择k值:选择k值的目标是充分探索和最大化回报。理想情况下,k的值应与可选择的数量相同,但这样会导致计算量过大。实现时,需要根据实际情况选择k的值。计算UCB公式:UCB公式的目标是平衡探索和利用。公式包括两个部分:探索项和利用项。探索项随着样本数量的增加而增加,以补偿选择中对非最佳选择的探索。利用项是已知收益的单个选择的加权平均值。,我们将运行Erlang(k)算法的模拟实验,以验证算法的有效性并确定最佳k值。我们还将扩展算法,以处理非平稳环境和部分信息环境。我们还将评估算法在不同的应用场景中的性能,以确定其适用性。
Erlang(k)Bandit抽样过程的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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