我的目标是在多武装强盗环境中建立一个代理。据我了解，它是上下文相关的，因为我有一个代理使用并知道的状态机。每个状态都是一个武装的强盗，并且有一定的奖励概率，他从一开始就不知道。
所以我想知道，在对代理进行 StableBaselines 3 和 TensorFlow 中的教程时，上下文部分如何在 MAB 设置中对这些代理起作用。在tf 文档中有一句话解释：
在“经典”上下文多臂强盗设置中，代理在每个时间步都会收到一个上下文向量（也称为观察值），并且必须从一组有限的编号动作（臂）中进行选择，以最大化其累积奖励。
所以在我的例子中，这意味着代理，它“站在”一台老虎机（处于某个状态 x）前面，只能到达一定数量的其他机器（在状态机中遍历到可能的 n 个连接状态）。不像经典的 MAB 问题，代理可以随时访问所有强盗（状态）。因此代理使用观察函数来获取上下文向量，其中包含他可能采取的行动的信息。这就是让强盗问题与上下文相关的原因，我是对的吗？
在这两个框架中，基本上有三个部分：代理、策略和环境。该环境将包含我的状态机。但是上下文向量部分如何适应设计呢？我必须以某种方式将其添加到政策中。但是 afaik 政策是一种完成的实施。我会在策略中更改整个算法吗？还是有将这些上下文设置考虑在内的“上下文策略”？我还没有找到关于 StableBaselines 3 或 TensorFlow 文档的任何更深入的信息。