老虎机算法

这也就是上文所说的“修正的力度”，实际数据与设计的理论概率值偏差越大，则系统的修正的力度也就会越大，最终通过自动的调控，将整体的游戏结果无限接近我们设计的理论数值。静态的蓄水线的安全线很好理解：后台可随时对其进行修改。如：某段时间内，玩家样本数不多，概率大趋势未得以体现，系统赢分超过预期，则可以通过降低蓄水线数值，让玩家可更好的得到分数。

在同时考虑现代游戏软件功能同时，老虎机在运行机制方面也定期做出一些调整与更新。如今的实体老虎机全部都是计算机化的，获胜的组合均以随机数生成器或RNG为基础生成。而且，在所有在线老虎机上使用的都是相同的系统。

在本文中，我们旨在建立适用于用户接入模型的通用框架和解决思路，故在此并不指定这里奖励的具体指标。在实际的系统当中，这里的奖励通常刻画的是某项网络性能指标的优化，例如，最大化数据吞吐量、最小化网络时延，或者是最小化用户能量消耗等。在RNG上运行的老虎机每毫秒会产生的随机的游戏结果。当玩家旋转卷轴时，游戏将自动选择数百万个组合中的一个，相应的符号则落在卷轴上。

与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式。多臂老虎机中的探索与利用（exploration vs. exploitation）问题一直以来都是一个特别经典的问题，理解它能够帮助我们学习强化学习。本文主要考虑的是稳定环境下的解决方案，即基站产生奖励值的概率分布是恒定不变的。但是正如前文的讨论中所指出，当用户面临动态变化的网络环境时，其需要频繁重新开始学习过程。而本文所提算法为在动态环境下的部署使用提供了很好的基础。本文利用多臂老虎机模型提出一个低复杂度的无线网络用户接入算法。

一个人可能有连续赢得两个累积奖金的可能性，虽然这种可能性微乎其微。但是，这种可能性的出现是不可能的，是因为程序生成的可能的组合的数量非常大，而且每个组合都包含32个十六进制字符。在互联网上，人们或许可以找到声称可以预见未来获胜组合的程序，但是事实上它们并不能。这些程序的实际目的是窃取玩家的数据，所以作为玩家的您最好避免使用它们。

随后的理论分析可以表明，该算法在保持期望后悔度上界O 不变的情况下，可以将用户在不同基站之间切换次数的数学期望上界降低为常数阶。在玩家开始玩游戏的时候，老虎机的算法机制会在每分钟内发出一百个随机数，它们将会制造出一个特定的组合。随机生成器在玩具单击按钮的时选择的数字决定了屏幕上显示的字符。因此，玩家可以“影响”游戏结果的唯一方法是选择按下按钮的时间。当结果出现在屏幕上时，系统会立即计算玩家是赢是输以及输赢的多少，并更新其余额信息。

原因就是，当年俄罗斯禁赌以后，俄罗斯大量的二手老虎机进入到了欧美的赌场，从而俄罗斯一些人便找到了商机，他们开始研究老虎机随机数的算法，并最终找到老虎机的内置时钟。
最初的老虎机是机电式的，配备特殊的制动系统及分析组合的传感器。
不过，如果您在那条线上取胜了，那么奖金会高于多线作战的奖金之和。
不仅如此，深入调查后，更令人震惊的一幕浮出水面。

而这就意味着在无线密集网络问题中，由于网络切换带来的损失不可忽略，置信上界算法无法直接运用。在正常情况下老虎机的结果完全是随机的，输赢取决于运气，而与旋转的次数关系不大。平稳开局往往对心理有一定的益处，让玩家以轻松的心态进入游戏，找到自己的节奏。不过，我们要再次指出，并没有确凿的证据支持这一理论。

例如：在某电玩城中，有一个“转盘抽奖”的小系统，我们则可以通过统计转盘的现出分，来了解该单个系统的赢亏状态，并且根据分值的绝对值大小，判定赢亏程度，从而通过系数的调整来保证系统的盈利。系统“现出分”：动态数值，是一个参照的指标，体现的是系统在某个固定时间段/时间点是处于盈利状态还是亏损状态，绝对值可以表示盈利或亏损的程度。收入这里，如果要保证游戏绝对盈利，就一定会损害全部玩家的利益和体验；如果只保证玩家的利益和体验，就又会损害游戏运营的收入。因此一定要找到一个平衡的数值，就是既能保证一部分玩家的利益的同时，又能维持游戏的持续盈利。