蒙特卡洛树搜索（MTCS）

原创 已于 2023-03-05 19:11:58 修改 · 2.1k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法

于 2023-03-05 18:53:06 首次发布

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​

最低0.47元/天 解锁文章
蒙特卡洛树搜索(The monte carlo search tree)
优快云XXCQ的博客
04-11 2345
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
3.6 蒙特卡洛树搜索（MCTS）
2301_80681057的博客
04-02 1243
通过 MCTS，可以在不依赖显式剪枝的情况下，高效处理大规模搜索问题，尤其适合复杂和非确定性环境中的决策优化。：从根节点出发，根据当前策略选择子节点，直到到达一个未完全展开的节点。
蒙特卡洛树搜索
Haward
08-28 8732
蒙特卡洛树搜索的基本概念 蒙特卡洛树搜索会多次模拟博弈，并尝试根据模拟结果预测最优的移动方案。蒙特卡洛树搜索的主要概念是搜索，即沿着博弈树向下的一组遍历过程。单次遍历的路径会从根节点（当前博弈状态）延伸到没有完全展开的节点，未完全展开的节点表示其子节点至少有一个未访问到。遇到未完全展开的节点时，它的一个未访问子节点将会作为单次模拟的根节点，随后模拟的结果将会反向传播回当前树的根节点并更新博弈树的...
蒙特卡洛树搜索_蒙特卡洛树搜索-Mento Carlo Tree Search
weixin_39522423的博客
12-16 793
最近学习过程中接触到蒙特卡洛树搜索这个算法，在此记录一下学习过程中参考的资料以及代码。下面这几篇文章算是对MCTS讲解的比较详细的。第一篇有比较详细的例子说明，第二篇对于理论以及背景讲解的比较详细，第三篇提到了更加general的基于模拟的搜索。在此附上自己的一个初步理解。最简单的决策是前向搜索，这种方法对当前的决策树进行遍历，这其实是一个mdp问题，但是当问题的规模稍微大一点的时候，遍历所有状态...
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）
2403_87188256的博客
10-21 1311
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）
围棋AI，蒙特卡洛树搜索
远方传来风铃
11-25 4737
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..
蒙特卡洛树MCTS和LLM相遇了会发生什么？
weixin_43520816的博客
04-08 1272
语言模型是通过逐步解码token，生成完整的回复。其每一步的解空间相当于整个词表。因此，最直观的节点定义方法便是一个token，但为了兼容搜索速度和质量，各种启发式节点构造方法应运而生。基于token的方法。将token作为一个节点。导致树太大，搜索空间太大，速度较慢。基于句子的方法。将句子作为节点，搜索空间变得更大，但是树相对小一些。基于解题步骤的方法。目前很多方法将COT中的每一个完整步骤作为一个节点，极大的减小了搜索空间。基于完整步骤的方法。
基于蒙特卡洛方法的黑白棋智能体
m0_63069076的博客
03-31 2349
基于蒙特卡洛方法的黑白棋智能体
蒙特卡洛树搜索(MCTS)
RuizhiHe
12-08 2万+
阿尔法狗下棋的时候，做决策的不是策略网络和价值网络，而是蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)。 本文讲解阿尔法狗2016版本和零狗中的MCTS。
蒙特卡洛树搜索算法
智驾人在路上的博客
09-22 1847
本文主要讲解蒙特卡洛树搜索算法的原理以及举例说明如何使用该算法
蒙特卡洛树搜索（新手教程）
热门推荐
Sual
11-01 5万+
  本篇博客为《Monte Carlo Tree Search – beginners guide》的翻译，水平有限，有兴趣的朋友可以直接阅读原文。   很长一段时间以来，学术界普遍认为，机器在围棋领域达到人类大师的专业等级是不现实的。这被视为AI的一个“圣杯”，至少是在未来十年中仍难以抵达的一个里程碑。20年多前，Deep Blue在国际象棋中击败了国际象棋世界冠军Garry Kasparov...
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）揭秘
Nichkhun的博客
11-14 1万+
MCTS能够非常聪明的去探索胜率较高的路径，和dfs这类暴力穷举算法比起来，可以花费较少的运算资源，就能达到不错的效果，尤其对于围棋这类每步棋都有200种左右选择的游戏，使用MCTS的效果非常显著。但与此同时也要指出，MCTS并不能保证一定找到最佳路径和着法。AlphaGo和李世石比赛就输了一盘，说明不一定能百分百找到最优解。不过论整体胜率，AlphaGo和AlphaGoZero已远远超过了人类。既然围棋的变化(10的360次方)比宇宙中的原子还多，比起dfs或minimax等算法，使用MCTS还是非常有
【算法】蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法
沐风—云端行者
03-13 4645
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种结合随机模拟与树搜索的决策算法，其核心在于。与传统暴力搜索相比，MCTS通过和，显著降低了对计算资源的需求。
蒙特卡洛树搜索方法实践
最新发布
weixin_57997461的博客
07-12 1184
蒙特卡洛树搜索是一种用于决策过程的启发式搜索算法，特别适用于具有巨大状态空间的游戏和优化问题。其主要结合了：蒙特卡洛方法：通过随机采样来估算复杂问题的解；树搜索：将决策问题建模为树结构；UCB（Upper Confidence Bound）：平衡探索与利用的选择策略。蒙特卡洛树基于两个基本概念：一是可以使用随机模拟来近似某个行动的真实价值；二是可以有效地利用这些价值将策略调整为最佳优先策略。该算法在对博弈树先前探索结果的引导下，逐步构建一个部分博弈树。
蒙特卡洛树搜索（MCTS）
qq_42981705的博客
04-18 3159
蒙特卡洛树搜索
蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search
x3464的博客
10-08 4414
什么是 MCTS？ 全称 Monte Carlo Tree Search，是一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动（move）规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。 MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身，MCTS 理论上可以被用在以 {状态 state，行动 action} 对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。 基本算法 基本的 MCTS 算法非常简单：根据模拟的输出结果，按照节点构造搜索树
manus与mtcs
03-20
### 关于Manus框架与MTCS技术的对比 #### 技术架构差异 Manus的技术架构主要围绕其创始团队的核心经验构建，强调轻量化和灵活性的设计理念[^2]。相比之下，MTCS（假设指代一种通用的大规模机器学习或人工智能计算服务）通常具备更广泛的适用性和更高的复杂度，适用于大规模分布式环境下的高性能计算需求。 #### 核心能力分析 Manus的核心能力体现在快速原型开发以及用户体验优化上，这与其创始人张涛多年从事C端产品的背景密切相关。而MTCS可能更加注重底层算法效率提升、资源调度管理等方面的能力扩展，在处理海量数据集或者执行高并发任务时表现出更强的优势。 #### 应用场景探讨 对于像Manus这样由小型精悍队伍打造出来的解决方案来说, 更适合应用于特定领域内的创新尝试; 而作为大型平台组成部分之一 的MTCS则可以支持更为广泛的企业级应用案例 , 包括但不限于金融风控模型训练、医疗影像识别等领域中的深度学习项目实施等工作流程自动化改造过程当 中发挥重要作用. #### 局限性考量 由于Manus团队规模较小，可能导致其在面对极端复杂的业务逻辑挑战时存在一定的局限性；与此同时，尽管拥有强大的技术支持体系背书 ，但 MTCS 可能因为过于追求全面覆盖而导致某些细分方向上的专注程度不足 。 ```python # 假设这是展示两者区别的简单伪代码表示方式 class ManusFramework: def __init__(self): self.core_feature = "User Experience Optimization" class MTCSTechnology: def __init__(self): self.core_feature = "High Performance Computing" manus_instance = ManusFramework() mtcs_instance = MTCSTechnology() print(f"Manus focuses on {manus_instance.core_feature}.") # 输出: Manus focuses on User Experience Optimization. print(f"MTCS specializes in {mtcs_instance.core_feature}.") # 输出: MTCS specializes in High Performance Computing. ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值