Python中UCB、EXP3和Epsilon贪心算法的实现与下载_code_

简介：
本项目实现了Python中的UCB、EXP3及ε-贪婪三种在线学习算法，并提供源代码下载。适用于多臂赌博机问题研究与应用开发。 本段落介绍了几种多臂老虎机算法的Python实现方法，包括上置信界（UCB）算法、Epsilon-greedy 算法以及 Exp3 算法，并对2臂老虎机的所有相关算法进行了具体实施细节展示。实验的时间范围T设定为10,000次回合，每个实验重复进行100次以获取平均结果。针对每一轮t（从1到T），我们绘制了时间t的累积遗憾以及最佳手臂在各轮中的选择次数百分比。最终生成的所有图表均存储于Figures文件夹中，而所有算法的相关代码则存放于Code文件夹内。 每个实验需要输入第一臂和第二臂各自的平均值作为参数。为了简化问题，在此假设第一臂的平均值大于第二臂的平均值。此外，我还特别研究了epsilon对Epsilon-greedy 算法的影响，并分别运行了epsilon设置为0.01和0.1的情况下的实验以观察变化。 所有相关的数字结果均保存在Figures文件夹中供进一步分析使用。