问题定义
bot没一轮产生2个黄金点，黄金点在0-100之间的实数，统计没一轮所有提交，求平均并乘以0.618得到黄金点，离黄金点最近的得人数减一分，最远的得-2分，其他得0分
方法建模
使用强化学习来解决这个问题，这里使用最简单Q_table来纪录学习到的“经验”。
观测先前的比赛过程，黄金点有规律起伏，所以以趋势最为状态，也就是最近十次黄金点的升降状态。而action包括取上次黄金点，取平均等。
队友评价
队友退课了，所以都是我一个人做的
第一次比赛
本来计划好的使用BQN来做，但是没想到队友中途出了点状况，所以就没有继续下去，还是使用了Q_table来做这次实验，主要的想法其实就是对增加几个action，考虑的情况五花八门，例如滑动平均，最大值，最大最小平均，峰值等。同时考虑到将黄金点尽量往bot推测出的值这边拉，我将所有bot的两个输出数值设为一样的了。本以为这样其实会比较好，但是没想到最终得了个倒数第二。
第二次比赛
第一次结果很差，我感觉很有必要搞DQN，但是精力有限遂放弃之，反思之后觉得之所以结果如此差，应该跟我设过多的action和每次只产生相同的两个数有关系。过多的action其实让bot很难收敛，而且试错成本增加，所以这次我将action的数据减了一半，并让每个action产生两个不同的结果，并且利用第一次的结果中一些数值观测和0.618来参与到预测中。
最终的第二次比赛，得分就比第一次要好一些。
总结
这次因为队友退出，自己事情有点多，实验做的很仓促，结果不好也在预料之中，只能希望下次可以安排好时间，尽力出色完成任务。
具体的，我觉得用神经网络来代替Qlearning，并能使用第一次的比赛数据进行预训练，适当动态更新贪心策略，并使用一定随机扰动应该就回得到比较出色的成绩，后面尽量试一试。