强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)

最新推荐文章于 2024-09-14 02:07:12 发布
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本文介绍了基于模拟的搜索，特别是蒙特卡罗树搜索（MCTS），包括MCTS的原理、上限置信区间算法（UCT）以及在棋类游戏中的应用。MCTS通过模拟采样、树结构优化，适用于大规模状态和动作空间的强化学习问题。

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在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中，我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路，以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法：基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。

　　　　本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲，第九讲部分。

1. 基于模拟的搜索概述

　　　　什么是基于模拟的搜索呢？当然主要是两个点：一个是模拟，一个是搜索。模拟我们在上一篇也讨论过，就是基于强化学习模型进行采样，得到样本数据。但是这是数据不是基于和环境交互获得的真实数据，所以是“模拟”。对于搜索，则是为了利用模拟的样本结果来帮我们计算到底应该采用什么样的动作，以实现我们的长期受益最大化。

　　　　那么为什么要进行基于模拟的搜索呢？在这之前我们先看看最简单的前向搜索(forward search)。前向搜索算法从当前我们考虑的状态节点StSt开始考虑，怎么考虑呢？对该状态节点所有可能的动作进行扩展，建立一颗以StSt为根节点的搜索树，这个搜索树也是一个MDP，只是它是以当前状态为根节点

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蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一个非常重要的强化学习（Reinforcement Learning，RL）算法
AI天才研究院
08-06 1796
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一个非常重要的强化学习（Reinforcement Learning，RL）算法。其背后的基本思路是用模拟来评估每个节点的优劣程度，通过反复试错、选择试错概率最大的节点，找出最优解。它结合了随机搜索（random search），策略梯度方法（gradient descent methods），博弈论（game theory），搜索树（search tree）等多种优化方法，广泛应用于游戏、组合优化、博弈论、零和游戏等领域。
（15-3）基于模型的强化学习：蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）算法
码农三叔
04-10 1635
MCTS的优点是在搜索树的不同部分进行了平衡的探索和利用，因此能够在未知状态空间中有效地找到最佳策略。它特别适用于那些状态空间庞大且难以建模的问题，因为它不需要对问题的具体特性有先验知识。因此，MCTS已经成功应用于许多领域，包括围棋、象棋、扑克等棋盘游戏，以及自动驾驶、资源分配和决策制定等领域。MCTS算法的主要步骤如下所示：（1）选择（Selection）：从根节点（游戏初始状态）开始，通过一定策略选择子节点，直到达到一个未完全扩展的节点。
RL（十二）基于模拟的搜索
weixin_42022175的博客
08-24 539
目录1、基于模拟的搜索概述2、蒙特卡罗搜索3、蒙特卡罗树搜索3.1蒙特卡罗树的评估3.2蒙特卡罗树的模拟4、时间差分搜索 前面一章通过构建环境模型，结合真实的经验数据和模拟经验数据来解决强化学习问题。本章结合前向搜索和采样法，构建更加高效的模拟搜索算法——基于模型的搜索算法。 1、基于模拟的搜索概述 首先了解什么是前向搜索。 前向搜索算法将当前状态sts_tst​作为根节点构建一个搜索树，并使用马...
【强化学习】MCTS: 蒙特卡洛树搜索
布纸所云
10-15 2844
Monte-Carle 树搜索是一种前向搜索(Forward Search) 用的是基于采样的模型 可以先看一下下文中的一个例子，mini-max搜索是一种传统的博弈树算法，在国际象棋中获得了比较好的应用。 但是需要遍历整个游戏树，对于棋格树多许多的围棋，构建完整的游戏树代价是十分昂贵的。 28 天自制你的 AlphaGo (6) : 蒙特卡洛树搜索（MCTS）基础 选择 Selection：从根节点 R 开始，递归选择最优的子节点（后面会解释）直到达到叶子节点 L。 扩展 Expans.
MindSpore：强化学习基础-蒙特卡洛(Monte Carlo)
skytttttt9394的博客
08-11 1002
在接触强化学习过程中，大家可能在很多场合听说蒙特卡洛这个词，例如Monte Carlo Tree Search，Monte Carlo CFR。实际即便在策略梯度(Policy Gradients)算法中也使用了蒙特卡洛方法，本文将介绍Monte Carlo算法和在强化学习中的应用。...
基于蒙特卡洛树搜索和策略价值网络（强化学习）的AI五子棋算法
04-11
在本文中，我们将深入探讨如何使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）和策略价值网络（Policy Value Network, PVN）结合强化学习方法，构建一个能够玩五子棋的AI算法。五子棋是一种策略性游戏，对于AI来说，理解和学习这种游戏...
基于PyTorch的Alpha Sigma围棋游戏模型：基于Alpha Zero算法的强化学习与蒙特卡洛树搜索设计源码
最新发布
11-02
蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种基于随机采样的搜索算法，它结合了随机模拟和树结构的优势，能够高效地探索大规模状态空间问题，尤其是在围棋这样的策略游戏中表现出色。将Alpha Zero算法与MCTS结合，可以使智能体在...
Python-用Python实现蒙特卡罗树搜索MCTS算法
08-11
**Python实现蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)算法** 蒙特卡罗树搜索是一种在不确定环境中进行决策的优化算法，广泛应用于游戏AI，如围棋、国际象棋、麻将等。该算法结合了随机模拟（蒙特卡罗方法）...
强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
09-14 491
强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介
蒙特卡洛的ＭＡＴＬＡＢ实现
06-09
蒙特卡洛的ＭＡＴＬＡＢ实现的一个例子。可以作为相关代码的参考。
Monte-Carlo-tree-search-for-TSP:这是使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）解决旅行商问题（TSP）的源代码-Search source code
03-24
临时制TSP 这是使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）解决旅行商问题（TSP）的源代码。 纸 如果您想了解更多详细信息，请参阅我们的论文“通过蒙特卡罗树搜索TSP的扩大邻域目标抽样” 。 依存关系 gcc> = 4.8.5 计算平台：Linux 快速开始 为了使用MCTS解决具有20个节点的TSP实例： cd $download -dir cd TSP-20-50-100 bash solve-20.sh 32 用法 数据集 我们的模型分别在两个数据集TSP-20-50-100和TSPLib上进行了测试，可从以下网站下载该数据集： 多线程 如果更快地解决TSP实例，则可以充分利用CPU。 默认情况下，我们基于32个线程来处理它们： cd $download -dir cd TSP-20-50-100 bash solve-20.sh 32 顺便说一下，我们的多线程方案仅适用于TSP-2
基于蒙特卡洛树搜索的计算机围棋博弈研究
10-04
近年来,计算机软硬件和互联网迅猛发展,相关学科也在不断进步。人工智能是长期以来的热点话题,而计算机博弈是它的一个受到广泛关注的研究方向。
Java井字游戏代码
04-07
用java&javafx;写的九宫格的井字游戏，有足够的代码解释
matlab 蒙特卡洛树搜索算法_蒙特卡罗法在Matlab环境
weixin_35094408的博客
12-23 730
作者：朱川曲张道兵朱海燕【摘要】应用工程结构可靠性理论，建立煤巷锚杆支护结构可靠性模型，针对其结构稳定性的极限状态功能函数高度非线性的特征，采用蒙特卡罗法在Matlab环境下直接产生服从各相应概率分布函数的随机变量数组计算其结构可靠度，编程过程简化，计算速度快，精度高，且不受极限状态方程非线性、随机变量非正态的限制，开辟了煤巷锚杆支护结构可靠度计算的新途径。建立了支护参数与可靠度的关系，指出了提高...
matlab 蒙特卡洛树搜索算法_蒙特卡罗方法入门、蒙特卡洛树简介（转载）
weixin_39854923的博客
12-23 1746
本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)。一、概述蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。它非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。对于许多问题来说，它往往是最简单的计算方法，有时甚至是唯一可行的方法。它诞生于上个世纪40年代美国的"曼哈顿计划"，名字来源于赌城蒙特卡罗，象征概率。二、π的计算第一个例子是，如何...
强化学习（八）：Dyna架构与蒙特卡洛树搜索MCTS
夏栀的博客
04-19 1467
强化学习（八）：Dyna架构与蒙特卡洛树搜索MCTS   在基于表格型强化学习方法中，比较常见的方法有动态规划法、蒙特卡洛法，时序差分法，多步引导法等。其中动态规划法是一种基于模型的方法（Model-based），因为它的前提是必须要知道所有状态和动作以及奖励的分布；后面的几种方法则是基于采样的方法，试图让智能体通过与环境交互来获得经验，从经验中推出相关的策略。因此本节对相关内容进行一个简单的总结...
蒙特卡洛搜索树
weixin_33805743的博客
03-09 400
蒙特卡洛方法是通过统计的方式进行问题求解，最简单的例子就是使用蒙特卡洛方法估算$\pi$值。 估算$\pi$值的代码也非常简单： import random exm_turn = 100000 counter = 0 for _ in range(exm_turn): x = random.uniform(-1, 1) y = ran...
强化学习基础 | (18) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)
sdu_hao的博客
09-09 1201
原文地址 在基于模型的强化学习与Dyna算法框架中，我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路，以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法：基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲，第九讲部分。 1. 基于模拟的搜索概述 什么是基于模拟的搜索呢？当然主要是两个点：一个是模拟，一个是搜索。模拟我们在上一篇也讨论过，就是基于强化学习模型进行采样，得到样本数据。但是这个数据
俄罗斯方块MCTS项目：蒙特卡洛树搜索与时差学习
蒙特卡洛树搜索是一种基于随机采样的搜索算法，主要用于决策过程，如游戏和人工智能中的应用。它在游戏树搜索中特别有用，因为它不需要对可能的移动进行全面的展开，而是通过随机模拟来进行决策。MCTS通过四阶段循环...
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