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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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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目录 一、AI算法 1.1蒙特卡罗方法（Monte Carlo method） 1.2. 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS) 1.3 Upper Confidence Bounds（UCB） 正文 1.1蒙特卡罗方法（Monte Carlo method） 像圆周率计算实验一样，用通过概率实验所求的概率估计来估计一个未知量，这样的方法统称为蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）。 在现实世界中，大量存在一些复杂性过程，由于这类模型..
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