调节广告adload的算法：Contextual Bandits、多臂老虎机 Policy Gradient、Q-learning

Contextual Bandits、多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）、Policy Gradient、Q-learning等强化学习（RL）方法，都是当前广告展示/加载（adload、ad placement、ad selection）优化中非常前沿且主流的算法思想。下面为你简要梳理它们的原理，并特别说明它们在广告adload调节中的应用思路：

一、Contextual Bandits & 多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）

1. 原理简介

• 多臂老虎机：每一次决策时，在多个选项中选一个（比如选择多少广告位、采用哪个广告策略），根据反馈（奖励：如收益、点击、用户体验）调整未来选择的概率，以最大化长期收益。
• Contextual Bandit：在MAB基础上，加入了“上下文信息”（环境特征、用户画像、页面内容等）做决策，使得策略更智能、个性化。

2. 在adload调节中的典型应用

• 问题建模：每次决定“当前场景下插几个广告、广告强度如何”，每个选项算一个“臂”。
• 奖励信号：可以设为广告收入、用户留存率、会话长度、广告点击率、满意度等加权。
• 自适应调整：不断探索不同强度adload方案的效果，对新环境、不同用户分层可持续试错和响应。
• 优势：免模型假设、快速上线、易于解释、不需要很多历史数据冷启动快。

示例代码（框架层面）

这里只举一个简单多臂老