传统A/B测试的局限

传统A/B测试固定分配流量，即使某版本明显更好，仍持续分配大量流量到较差版本。这造成机会损失，影响短期收益。多臂老虎机算法动态调整流量分配，向表现好的版本倾斜。

核心算法类型

Epsilon-Greedy简单有效：大部分流量分配给当前最佳版本，小部分探索新选项。UCB算法考虑不确定性，对有潜力但数据少的版本给予更多机会。Thompson Sampling基于贝叶斯思想，概率性地选择版本。

实际应用场景

老虎机算法适合需要快速发现最优版本的场景，如营销活动、推荐系统。但代价是减少统计检验的严谨性，不适合需要严格验证的长期产品改进。

算法选择建议

小流量场景选择Epsilon-Greedy，简单易实施。大数据场景考虑Thompson Sampling，理论性能优越。平衡探索与利用，避免过早收敛或过度探索。