掌握游戏开发中的 Bandit 算法

在计算机科学和游戏开发的背景下，“强盗”是指一种人工智能 (AI) 代理，旨在在动态环境中执行任务。强盗算法必须平衡探索（尝试新的行动以了解其结果）与利用（选择已知有效的行动）。“强盗”一词来自这样的想法：该算法就像一个罪犯，他必须平衡探索新机会（如犯罪）的需要与利用现有机会（如抢劫银行）以实现利润最大化的需要。在游戏开发中，强盗算法通常用于控制非玩家角色 (NPC)（例如敌人或商人）的行为，这些角色必须根据有限的信息和不确定的结果做出决策。强盗问题的一些常见示例包括： 1。广告：公司可能希望在不同平台（例如社交媒体、电视、印刷品）上为产品做广告，看看哪一个最有效。该算法必须平衡广告成本与其可能产生的潜在收入。
2。个性化推荐：在线零售商可能希望根据客户过去的购买和浏览历史向他们推荐产品。该算法必须平衡推荐客户可能感兴趣的新产品的需求与推荐他们已经购买或不喜欢的产品的风险。
3。资源分配：游戏开发者可能希望将资源（例如开发时间、预算）分配给不同的功能或项目。该算法必须平衡每个功能的潜在收益与开发和维护它的成本。

总体而言，强盗算法是解决动态环境中决策问题的重要工具，并且在游戏开发、广告和个性化推荐。