树搜索算法是计算机里的初始化算法。1° （初始化）置B = ∞，L = 0（当前水平）， p = 0（当前结点）。2° （当前结点展开）把当前结点的直接子结点放入（当前水平的）一个目录表（活动表）中，对它们计算并存储D（x,M）。（注意：活动表在每个水平上一个，下文均指当前水平的活动表）3° （检验）对...
蒙特卡洛树搜索决定每步棋怎么走,也是要和对方模拟对弈,但不是所有的走法都模拟,而是选择胜算较高的节点进行模拟对弈,而且不仅模拟当前状态,还要向后多走几步进行模拟,最后找到这步棋的最优走法,其特点可以说就是这个选择性。 就是说,蒙特卡洛树搜索方法也是建立一个决策树,但其节点一般是由胜算较高的节点构成。
蒙特卡洛树搜索是一种经典的树搜索算法,名镇一时的 AlphaGo 的技术背景就是结合蒙特卡洛树搜索和深度策略价值网络,因此击败了当时的围棋世界冠军。它对于求解这种大规模搜索空间的博弈问题极其有效,因为它的核心思想是把资源放在更值得搜索的分枝上,即算力集中在更有价值的地方。 MCTS算法的基本过程 MCTS的算法主要分为四...
这包括将不同的思维或推理链条串联起来，或者利用树搜索来探索广阔的可能性空间。这些都是目前我们的大型模型所缺失的环节。问：从纯粹的强化学习（RL）方法出发，是否有可能直接迈向 AGI 呢？看来，大型语言模型会构成基础先验知识，然后在此基础上进行进一步研究。理论上，完全采用开发AlphaZero的方式是有可能的。DeepM...
CoMCTSw 将集体学习的概念引入到树搜索中，核心思想是通过多个模型的集体知识协作搜索有效的推理节点，并通过多次迭代最终找到正确的推理路径。CoMCTS 中的反思学习 CoMCTS 构建的推理树包含了正向和负向的推理节点，通过将负向的兄弟节点整合进有效的推理路径中，以构建包含从负向推理节点过度的反思性推理路径。具体来...
蒙特卡洛树搜索,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
目前蒙特卡洛树搜索的实现大多是基于 UCT 的一些变形,本次实验的蒙特卡洛树搜索算法基于上述经典 UCB1 公式进行。 实验思路 考虑使用蒙特卡洛树搜索算法解决黑白棋问题。 具体地,考虑定义棋盘类用于描述某时刻的棋盘状态与完成棋盘操作,定义节点类用于建立蒙特卡洛树搜索的结构,定义 AI 类用于完成蒙特卡洛树搜索算法并给出...
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...
树搜索方法，特别是本文提出的DOTS，通过其独特的策略有效地应对了高维优化问题。通过随机扩展搜索树，DOTS能够在高维空间中进行有效的探索。它利用动态置信上界（DUC B）来指导搜索方向，优先探索那些可能带来更大改进的区域。在每次迭代中，通过短程反向传播机制，DOTS能够从局部最小值中逃逸出来，并在参数空间中构建一...