MATLAB 实现 e-greedy 算法,用于解决 n-armed bandits 问题,结果重现了强化学习导论第 2.2 章的图表。
e-greedy n-armed bandits 算法 MATLAB 实现
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During each time step t, a learning method selects an action At, and the actual reward Rt is drawn from a normal distribution with a mean of q*(At) and variance 1. By evaluating performance over 1,000 time steps for each testbed, we obtain a performance measure that shows improvement in the learning method over time. Each test is considered a run, and we conduct 2,000 independent runs with unique bandit problems.
This simulation enables us to measure the average behavior of the greedy algorithm using sample average techniques to estimate action values. We then compare the average reward over 2,000 simulations. The code also allows for modification to evaluate non-greedy algorithms.
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