基于STM32F0平台写一段Upper Confidence Bound (UCB) 策略的强化学习算法的C语言示例

在基于STM32F0的嵌入式系统中实现Upper Confidence Bound (UCB) 策略的强化学习算法通常涉及环境的离线模拟或者有限状态决策过程。这里我们简化情况，给出一个基本的C语言伪代码示例，并非直接运行在硬件上，因为嵌入式系统资源有限，一般不适合复杂的学习算法。

#include "stm32f0xx.h"
typedef enum {ACTION_LEFT, ACTION_RIGHT} Action;
typedef struct {
    int state_value; // 当前状态下动作的价值估计
    int exploration_noise; // 探索噪声
    int num_visits; // 动作被访问的次数
} ActionInfo;

void UCB_Update(ActionInfo *action_info, Action chosen_action) {
    if (action_info[chosen_action].num_visits > 0) {
        action_info[chosen_action].state_value += reward(chosen_action); // 根据奖励更新值
        action_info[chosen_action].num_visits++;
        
        double ucb = action_info[chosen_action].state_value / action_info[chosen_action].num_visits + sqrt(2 * log(total_actions) / action_info[chosen_action].num_visits); // 计算UCB分数
        // 选择UCB分数最高的动作
        Action next_action = ucb_scores[action_info].ucb >= ucb_scores[other_action].ucb ? ACTION_LEFT : ACTION_RIGHT;
    } else {
        // 对未探索的动作，设置初始UCB值
        action_info[chosen_action].ucb = sqrt(2 * log(total_actions));
    }
}

Action select_action(UCBInfo *ucb_info) {
    return ucb_info->highest_ucb_action; // 返回当前最优动作
}

int main(void) {
    // 初始化ActionInfo数组
    for (int i = 0; i < ACTION_NUM; i++) {
        ucb_info[i].state_value = 0;
        ucb_info[i].exploration_noise = rand() % 10; // 随机探索噪声
        ucb_info[i].num_visits = 0;
    }

    while (true) {
        Action current_action = select_action(&ucb_info);
        perform_action(current_action);
        update_state(); // 更新环境状态
        UCB_Update(&ucb_info, current_action);
        delay_some_time(); // 模拟延迟
    }
}