强化学习是一种模仿生物行为的学习方法，在不确定环境中寻找最优策略。多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）是强化学习的经典问题之一，模拟了在多个选择中如何平衡探索和利用，以获取最大的长期回报。本篇文章将详细讲解多臂老虎机问题的理论背景、数学模型，以及如何用Python实现常见的强化学习策略（如 ε-贪婪算法、UCB 和汤普森采样）。文章包含大量代码示例与中文注释，帮助读者深入理解强化学习的核心思想，并掌握在多臂老虎机问题中的应用。