蒙特卡洛树搜索（MTCS）

原创 已于 2023-03-05 19:11:58 修改 · 2k 阅读 · 8 ·
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#算法

于 2023-03-05 18:53:06 首次发布
该文介绍了蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，这是一种在搜索空间庞大的情况下有效的启发式搜索方法。MCTS通过选择UCB值最高的子节点进行扩展，并使用随机策略进行模拟和反向传播更新节点价值，最终能为给定的游戏状态选择最优下一步。算法包括选择、扩展、仿真和反向传播四个阶段。

一、目标

一种启发式的搜索算法，在搜索空间巨大的场景下比较有效

算法完成后得到一棵树，这棵树可以实现：给定一个游戏状态，直接选择最佳的下一步

二、算法四阶段

1、选择（Selection）

父节点选择UCB值最大的子节点作为当前节点
U C B = V i ‾ + c 2 l n N n i UCB=\overline{V_{i}} +c\sqrt{\frac{2lnN}{n_{i}}} UCB=Vi​​+cni​2lnN​

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蒙特卡洛树搜索又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在上世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡洛树搜索方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。这也是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。 在搜索空间巨大的情
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蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）
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