MCTS算法在棋类游戏中的应用

《MCTS算法在棋类游戏中的应用》

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 棋类游戏的挑战与机遇

棋类游戏，如围棋、象棋等，自古以来就是人类智慧的象征。其复杂性、策略性和博弈性吸引了无数爱好者和研究者。然而，构建能够战胜人类顶尖棋手的智能程序一直是人工智能领域的巨大挑战。

1.2 人工智能在棋类游戏中的发展历程

随着计算机技术的发展，人工智能在棋类游戏领域取得了显著的进步。从早期的规则 based 系统到基于搜索的算法，再到近年来深度学习的兴起，人工智能不断刷新着棋类游戏的记录，甚至在围棋领域战胜了世界冠军。

1.3 MCTS算法的兴起与应用

蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 算法是一种基于模拟和统计的搜索算法，在近年来成为棋类游戏领域最成功的算法之一。它能够有效地处理复杂的搜索空间，并在有限的时间内找到最佳决策。

2. 核心概念与联系

2.1 蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的数值计算方法，通过大量的随机样本估计问题的解。在 MCTS 算法中，蒙特卡洛方法用于模拟游戏进程&#x