diff --git a/Reinforcement/nBandits.R b/Reinforcement/nBandits.R
new file mode 100644
index 0000000..9d11cfa
--- /dev/null
+++ b/Reinforcement/nBandits.R
@@ -0,0 +1,118 @@
+#####
+#    nBandits: Anzahl der Arme am Banditen
+#         eps: Explorationswahrscheinlichkeit
+#       plays: Anzahl der Versuche
+#
+#    Simuliert das n-armige Banditenproblem mit epsilon-greedy-Strategie.
+#    Gibt die Belohnung für jedes Spiel zurück.
+#####
+epsBandits<-function(nBandits = 10, eps = .1, plays) {
+   # Erzeugt Zufallsfunktionen mit unterschiedlichem Mittelwert
+   bandits <- rnorm(nBandits)
+
+   tries <- list() # Speichert die Ergebnisse am jeweiligen Automaten
+   expected <- rep(0, length(bandits)) # Zwischengespeicherter Erwartungswert
+   reward <- numeric(plays)             # Ergebnisse aller Durchläufe
+ 
+   for (i in seq_along(bandits)) {
+      tries[i] <- list(NULL)
+   }
+
+   # Es wird der Automat mit dem höchsten Erwartungswert gewählt
+   # oder zufällig (gleichverteilt) einer der Automaten.
+   # Anschließend wird der Erwartungswert für den gewählten Automaten
+   # aktualisiert.
+   for (i in seq_len(plays)) {
+      if (runif(1) < eps) {
+         pick <- sample.int(nBandits, 1)  
+      } else {
+         pick <- which.max(expected)
+      }
+   
+      reward[i] <- rnorm(1, mean = bandits[pick])
+      tries[[pick]] <- c(tries[[pick]], reward[i])
+      expected[pick] <- mean(tries[[pick]]) # Einladung zum Optimieren
+   }
+   return(reward)
+}
+
+#####
+#    nBandits: Anzahl der Arme am Banditen
+#         eps: Explorationswahrscheinlichkeit
+#       plays: Anzahl der Versuche
+#
+#    Simuliert das n-armige Banditenproblem mit epsilon-greedy-Strategie.
+#    Am Start wird jeder Arm einmal ausprobiert.
+#    Gibt die Belohnung für jedes Spiel zurück.
+#####
+epsBanditsPlayFirst<-function(nBandits = 10, eps = .1, plays) {
+   # Erzeugt Zufallsfunktionen mit unterschiedlichem Mittelwert
+   bandits <- rnorm(nBandits)
+
+   tries <- list() # Speichert die Ergebnisse am jeweiligen Automaten
+   expected <- rep(0, length(bandits)) # Zwischengespeicherter Erwartungswert
+   reward <- numeric(plays)             # Ergebnisse aller Durchläufe
+
+   # Alle Automaten werden ausprobiert
+   for (i in seq_along(bandits)) {
+      expected[i] <- rnorm(1, mean = bandits[i])
+      tries[i] <- expected[i]
+      reward[i] <- expected[i]
+   }
+
+   # Es wird der Automat mit dem höchsten Erwartungswert gewählt
+   # oder zufällig (gleichverteilt) einer der Automaten.
+   # Anschließend wird der Erwartungswert für den gewählten Automaten
+   # aktualisiert.
+   for (i in seq((nBandits+1),plays)) {
+      if (runif(1) < eps) {
+         pick <- sample.int(nBandits, 1)  
+      } else {
+         pick <- which.max(expected)
+      }
+   
+      reward[i] <- rnorm(1, mean = bandits[pick])
+      tries[[pick]] <- c(tries[[pick]], reward[i])
+      expected[pick] <- mean(tries[[pick]]) # Einladung zum Optimieren
+   }
+   return(reward)
+}
+
+#####
+#    nBandits: Anzahl der Arme am Banditen
+#        init: Anfänglicher Erwartungswert für alle Arme
+#       plays: Anzahl der Versuche
+#
+#    Simuliert das n-armige Banditenproblem mit optimistischer Strategie.
+#    Gibt die Belohnung für jedes Spiel zurück.
+#####
+optimisticBandits<-function(nBandits = 10, init = 5, plays) {
+   # Erzeugt Zufallsfunktionen mit unterschiedlichem Mittelwert
+   bandits <- rnorm(nBandits)
+
+   tries <- list() # Speichert die Ergebnisse am jeweiligen Automaten
+   expected <- rep(init, length(bandits)) # Zwischengespeicherter Erwartungswert
+   reward <- numeric(plays)             # Ergebnisse aller Durchläufe
+ 
+   for (i in seq_along(bandits)) {
+      tries[i] <- list(init)
+   }
+
+   # Es wird der Automat mit dem höchsten Erwartungswert gewählt
+   # oder zufällig (gleichverteilt) einer der Automaten.
+   # Anschließend wird der Erwartungswert für den gewählten Automaten
+   # aktualisiert.
+   for (i in seq_len(plays)) {
+      pick <- which.max(expected)
+   
+      reward[i] <- rnorm(1, mean = bandits[pick])
+      tries[[pick]] <- c(tries[[pick]], reward[i])
+      expected[pick] <- mean(tries[[pick]]) # Einladung zum Optimieren
+   }
+   return(reward)
+}
+
+# plays <- 1000
+# reward01eps <- epsBandits(plays = plays, eps = 0.1)
+# reward0eps  <- epsBanditsPlayFirst(plays = plays, eps = 0)
+# rewardOpt   <- optimisticBandits(plays = plays, init = 5)