但是对于复杂的游戏来说,构建和搜索一颗完整的Game Tree是很困难的,因此对于大部分使用的Minimax算法,都会增加一个参数Depth,来限制树的搜索深度,当达到一定的搜索深度的时候,直接返回一个估计的该节点的Value,这个节点的Value估计可以用规则来实现,也可以用模型来预估。 另外一个提高搜索效率的方法是alpha-beta剪枝,从...
四、蒙特卡罗树搜索在其他棋类游戏中的应用 除了围棋,蒙特卡罗树搜索还在许多其他棋类游戏中取得了显著的成就。例如,它在国际象棋、五子棋、扑克等游戏中都表现出色。 在国际象棋中,蒙特卡罗树搜索通过对每个动作进行大量的模拟来评估其价值,从而帮助选手做出更明智的决策。 在五子棋中,蒙特卡罗树搜索通过随机模拟来评估每个...
色,并行游戏树搜索更是该领域的热点研究问题。本文研究比较了两个典型的并 行游戏树搜索算法在两个基于IntelXeon共享内存多处理器(sMP)平台上的性能 和负载特征。算法一是最近新出的ParallelRandomizedBest—FirstMinimaxSearch (PRBFM),算法二是著名的开源棋类游戏Crafty采用的Dynamic ...
“我们是《指环王》游戏的粉丝，但我们发现没有现有AI可以玩这个游戏，”进行这项研究的两位研究人员 Bartosz Sawicki 和 Konrad Godlewski 表示。“尽管如此，我们还是发现了树搜索方法在类似的纸牌游戏中的应用，比如万智牌或《炉石传说》。”《指环王》为什么之前没有AI来尝试呢？主要原因是开发这款游戏的AI具有很高...
作者某天突发奇想,和佘山前辈合计了一下,觉得可以针对其中一些开发一些AI。在对条件进行分析之后,我们采用了蒙特卡洛树搜索算法——Monte-Carlo Tree Search(简称MCTS),来完成游戏AI。在两款游戏取得了相当成果之后,作者决定在此发文(用以纪念,炫耀和交流)。
AI已经开始在越来越多战略游戏中与人类对战，从即时策略类、对战类游戏扩展到卡牌游戏等领域。蒙特卡洛树搜索的应用：华沙理工大学的研究人员开发了基于MCTS的算法来玩《指环王》卡牌游戏，这是一种具有挑战性的合作纸牌游戏。AI在《指环王》游戏中的表现：该MCTS算法在《指环王》游戏中的表现优于基于规则的...
游戏AI相对于传统AI有特定的应用环境,因为游戏的规则和限制已经明确,而游戏代理可以根据这些规则和限制来进行优化。而这种优化的方式可以用蒙特卡洛树搜索算法来实现。 蒙特卡洛树搜索算法是一种用于决策树生成的算法,它通过反复迭代和模拟,不断改进树中的路径和节点的价值。这种算法在游戏AI中有广泛的应用,例如在棋类...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一个随机树搜索算法,它被广泛应用于一般游戏以及特定玩法的游戏如Go:在适用的情况下,它逐渐接近和极大极小值算法一样的结果。并非以深度第一或者宽度第一的方式探索树,MCTS随机探索搜索树中以前没有访问过的新区域,同时还探索了已经发现有前途但被没有充分探讨的领域,为了理解这种修改,我们首...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)仅展开根据 UCB 公式所计算过的节点,并且会采用一种自动的方式对性能指标好的节点进行更多的搜索。具体步骤概括如下: 1.由当前局面建立根节点,生成根节点的全部子节点,分别进行模拟对局; 2.从根节点开始,进行最佳优先搜索; 3.利用 UCB 公式计算每个子节点的 UCB 值,选择最大值的子节点; ...
首先,我们将开始状态构建成搜索树的根节点。然后,我们将根节点的所有可能扩展成的子节点加入搜索树中。我们在每个节点上标注它的状态和深度,即八数码的排列方式和到根节点的步数。接下来,对于每个子节点,我们继续将它可以扩展成的子节点加入搜索树中。需要注意的是,为了避免重复状态的出现,我们需要在加入一个新的子...