流程图直观描述蒙特卡洛树搜索(MCTS)

数学建模——蒙特卡罗算法(Monte Carlo Method) 数学建模——蒙特卡罗算法概览引例基本思想特点主要应用范围:蒙特卡洛方法步骤如下:蒙特卡洛求解积分2.两个应用例子3. 与拉斯维加斯方法的比较5.更深度的应用 https://blog.youkuaiyun.com/narcissus2_/article/details/99647407 概览 蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术,是一种随机模拟方法,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 阅读详情

核心思想

从当前状态出发的多个模拟轨迹不断地聚焦和选择,这是通过扩展模拟轨迹中获得较高评估值的初始片段来实现的,而这些评估值则是根据更早之前的模拟样本计算的。

策略

任何一条模拟轨迹都会沿着这棵树延伸,最后从某个叶子节点离开树。在这个过程中会涉及两个策略,一个是树内部的策略,另一个为树外部策略。

  • 在树的内部,对于已经有动作价值估计的部分节点,我们采用树策略( ϵ \epsilon ϵ-greedy、UCB)来选择动作
  • 在树的外部以及叶子节点,通过预演策略选择动作。

基本步骤

1.选择
2.扩展(在某些循环跳过)
3.模拟
4.回溯<

蒙特卡洛抽样方法 阅读详情

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