蒙特卡洛树搜索算法的Python实现

蒙特卡洛树搜索算法的Python实现

mcts An implementation of Monte Carlo Tree Search in python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mcts1/mcts

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是一种用于决策过程的启发式搜索算法，广泛应用于游戏、机器人路径规划等领域。本项目是基于Python语言的开源实现，为开发者提供了一套高效的MCTS算法框架。

1. 项目基础介绍

本项目是蒙特卡洛树搜索算法的Python实现，主要使用的编程语言是Python。项目遵循BSD-2-Clause协议开源，可以在开源协议允许的范围内自由使用、修改和分享。

2. 核心功能

项目的核心功能是实现了蒙特卡洛树搜索算法，主要包括以下几个方面：

• 树策略（Tree Policy）：采用UCB1（Upper Confidence Bound 1）算法选择具有最高上界置信度的节点进行扩展。
• 默认策略（Default Policy）：使用即时回报作为默认策略，即在当前状态下进行模拟，直到达到终端状态，计算回报。
• 回溯策略（Backup Policy）：采用蒙特卡洛方法对节点进行回溯，更新节点的胜率和访问次数。

3. 最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 对项目结构进行了优化，使得代码更加清晰易懂。
• 对算法中的某些部分进行了性能优化，提高了算法的执行效率。
• 增加了一些测试用例，帮助用户更好地理解算法的使用方法和性能。
• 更新了项目文档，修复了一些文档中的错误，使得文档更加完整和准确。

mcts An implementation of Monte Carlo Tree Search in python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mcts1/mcts