31、深入理解AlphaGo：策略与价值网络的高效搜索及实现

深入理解AlphaGo：策略与价值网络的高效搜索及实现

1. 策略与价值网络的优化搜索

在使用树搜索模拟总共 n 场游戏以最终选择一步棋时，需要在模拟结束后更新访问计数和 Q 值。更新访问计数很简单，若节点在搜索中被遍历，其计数加 1。更新 Q 值时，需对所有访问过的叶节点 l 的 V(l) 求和，再除以访问计数。

整个过程可总结为对树搜索四步流程的修改：
1. 选择 ：通过选择使 Q(s,a) + u(s,a) 最大化的动作来遍历游戏树。
2. 扩展 ：扩展新叶节点时，使用强策略网络获取每个子节点的先验概率。
3. 评估 ：模拟结束时，通过价值网络输出和快速策略的推演结果的平均值来评估叶节点。
4. 更新 ：所有模拟完成后，更新模拟中遍历的节点的访问计数和 Q 值。

模拟完成后，选择访问次数最多的节点作为下一步棋。随着模拟次数增加，节点的 Q 值会不断改善，访问计数能很好地反映一步棋的相对价值。

2. 实现AlphaGo的搜索算法

2.1 定义AlphaGo树节点

以下是用 Python 定义的 AlphaGo 树节点：

import numpy as np
from dlgo.agent.base import Agent
from dlgo.goboard_fast import Move
from dlgo import kerasut