请使用python写一个模拟对比学习的奖励机制的强化学习代码

首先，确定问题的状态空间和动作空间。假设状态空间包括当前时刻的观察，动作空间包括执行动作和不执行动作两种。

import numpy as np
import random

class Bandit:
def __init__(self, p):
# 该臂的真实获胜概率，p是[0, 1]间的值
self.p = p
# 获胜的次数
self.wins = 0
# 总次数
self.trials = 0

def pull(self):
# 执行动作，返回是否获胜
result = np.random.random() < self.p
# 更新统计信息
self.trials += 1
if result:
self.wins += 1
return 1
else:
return 0

class Agent:
def __init__(self, alpha, n_bandits):
# 学习率
self.alpha = alpha
# 上一时刻（t-1）的观察，初始化为0
self.last_observe = 0
# 在每个臂上估计获胜概率，初始化为0
self.estimates = [0] * n_bandits
# 对每个臂的统计信息和当前时刻（t）观察
self.bandits = [Bandit(np.random.random()) for i in range(n_bandits)]

def observe(self, new_observe):
# 更新上一时刻的观察
self.last_observe = new_observe

def select_bandit(self):
# 选择一个臂
probs = [np.exp(x) for x in self.estimates]
probs /= np.sum(probs)
return np.random.choice(len(probs), p=probs)

def update(self, reward):
# 更新估计的获胜概率
self.estimates[self.last_observe] += self.alpha * (reward - self.estimates[self.last_observe])

def take_action(self):
# 观察当前状态
observe = self.select_bandit()
# 执行动作并得到奖励
reward = self.bandits[observe].pull()
# 更新估计值
self.update(reward)
# 更新上一时刻的观察
self.observe(observe)
return reward

if __name__ == '__main__':
agent = Agent(0.1, 10)
for i in range(1000):
reward = agent.take_action()
print(reward)