流程图直观描述蒙特卡洛树搜索（MCTS）

最新推荐文章于 2025-05-05 14:45:00 发布

原创

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#强化学习

本文解析了基于模拟退火的决策树算法，探讨了其核心思想，即通过模拟轨迹优化和UCB策略选择动作。讲解了树内和树外策略，并详述了选择、扩展、模拟和回溯的基本步骤，配以UCB策略的流程图示例。

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（ $\epsilon$ -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<

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