multi-armed bandit

Der mehrarmige Bandit (multi-armed bandit): Implementierung eines Simulations-Algorithmus in R

Ein Algorithmus zur Simulation von N Spielen am k-armigen Banditen (multi-armed bandit) wird in R implementiert. Der Algorithmus erlaubt die Auswahl einer Strategie zur Wahl des nächsten zu spielenden Armes. Als Strategien stehen die im Artikel "Der mehrarmige Bandit (multi-armed bandit): Simulationen mit einfachen Algorithmen vorgestellten Strategien zur Auswahl, es können aber leicht weitere Strategien implementiert und eingefügt werden.

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Der mehrarmige Bandit (multi-armed bandit): Simulationen mit einfachen Algorithmen

Um beim Spiel am mehrarmigen Banditen einen möglichst hohen Gewinn zu erzielen, benötigt man eine Strategie, die einen Kompromiss zwischen Exploration und Exploitation herstellt. Es werden einfache Algorithmen vorgestellt, die dieses Problem lösen und ihre Eigenschaften werden mit Hilfe von Simulationen untersucht.

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Der mehrarmige Bandit (multi-armed bandit): Das Dilemma zwischen Exploration und Exploitation

Beim mehrarmigen Banditen oder genauer k-armigen Banditen kann man ein Glücksspiel durch Betätigen eines Armes auslösen. Mathematisch modelliert werden sie durch Zufallsvariablen mit unterschiedlichen Erwartungswerten. Möchte man am k-armigen Banditen N Spiele durchführen und dabei einen möglichst hohen Gewinn erzielen, gerät man in ein Dilemma: Einerseits muss man alle Arme untersuchen, um ihre Kennzahlen zu schätzen (Exploration), andererseits möchte man möglichst oft den besten Arm betätigen (Exploitation). Im nächsten Kapitel werden dann Algorithmen entwickelt, die versuchen einen Kompromiss zwischen Exploration und Exploitation herzustellen.

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