加步探索法用python实现

加步探索法（Upper Confidence Bound，UCB）是一种多臂老虎机问题（multi-armed bandit problem）的求解算法。以下是一个用Python实现的UCB算法的例子：

import math
import random

def ucb1(scores, tries):
    """
    :param scores: A list of average rewards for each arm
    :param tries: A list of the number of times each arm has been played
    :return: The index of the arm to select
    """
    usr = # insert your user ID here
    c = 2.0
    n = sum(tries)
    ucb_values = [0.0 for i in range(len(scores))]
    for arm in range(len(scores)):
        if tries[arm] == 0:
            ucb_values[arm] = float('inf')
        else:
            bonus = c * math.sqrt(math.log(n) / float(tries[arm]))
            ucb_values[arm] = scores[arm] + bonus
    return ucb_values.index(max(ucb_values))

在这个例子中，我们使用了UCB1算法，其中的c是一个超参数，用于调整探索和利用之间的平衡。此外，我们还用了logarithmic置信域，将它们的值放在10的自然对数下。每个臂的打分应该是已知的，我们应该记录尝试的次数并根据这些数据决定下一次我们选择哪个臂。