蒙特卡洛树搜索 silve...发表于在《人工智... 【AlphaGo系列-2】蒙特卡洛树搜索详解 蒙特卡洛树搜索( Monte Carlo Tree Search)是提升AlphaGo胜率的关键,也是最难理解的一部分。最近发现了一个非常棒的讲解蒙特卡洛树搜索的视频。本文是基于该视频的翻译和总结。【MCTS】Y… liadrinz 28 天自制你的 AlphaGo (6) ...
蒙特卡洛搜索树（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是一种基于随机模拟的搜索算法，常用于解决具有高度不确定性和大规模状态空间的决策问题，如棋类游戏和博弈问题。MCTS的核心思想是通过模拟大量的随机游戏来评估每个可能的行动的潜在价值，并根据这些评估来选择最优的行动。它将搜索过程建模为一棵搜索树，其中每个节点...
AlphaGo的第一篇文章《Mastering the game of Go using deep neural networks and tree search》中就花了大量篇幅介绍其算法核心--蒙特卡洛搜索树(Monte Carlo Tree Search),简写为MCTS。 而AlphaZero的MCTS搜索算法比AlphaGo Lee更加简单,使用策略网络来进行一次模拟,而不需要运行N次rollout,从而运算效率得到很大的提升...
(1)搜索。通过上限信心界应用树算法,递归地从博弈树的根结点向下搜索至当前的叶子结点。 (2)扩展。对博弈树当前的叶子结点进行扩展。 (3)模拟。从博弈树当前的叶子结点开始进行蒙特卡洛模拟评估。 (4)更新。将蒙特卡洛模拟评估的结果以回溯的方式更新到博弈树的每一个结点上。
我们这里所说的MCTS，是指通过蒙特卡洛评估和树搜索，对强化学习环境π(.|s)建模的方法。何为蒙特卡洛？Monte Carlo method，也就是先从某个分布采样，再基于采样的结果近似分布统计量。直觉就是，当采样足够多的时候，采样数据集就能代表真实分布。为什么要基于采样数据呢？采样数据是有限的，使计算变得可行，也是梯度...
蒙特卡洛树搜索是在执行所谓的完美信息博弈（perfect information game）时所使用的算法。简单来说，完美信息博弈是指每个玩家在任意时间点都具有关于之前发生过的所有事件行动的完美信息的博弈。这样的博弈案例有国际象棋、围棋和井子棋。但并不是说每一步行动都已知就意味着可以计算和推断出每一个可能的结果。比如，...
蒙特卡洛树搜索的主要流程是选择、扩张、模拟、反馈。 一、选择阶段 设定搜索树的根节点为S0,从根节点S0开始,每经过一个结点,开始判断经过的这个结点是否扩展完。 二、扩张阶段 若当前为扩展任务结点,则从待调度的任务队列中选择一个任务,添加到搜索树上,作为新的任务结点。 三、模拟阶段 从扩展结点开始,在每一个...
蒙特卡洛树搜索(MonteCarlo Tree Search)MCTS AlphaGo, AlphaZero 的成功,让原本小众的MCTS火了一把。 MCTS算法的产生是以决策论、博弈论、蒙特卡洛方法以及老.虎.机算法为基础的。 在决策论中,主要涉及马尔可夫决策过程Markov Decision Processes (MDPs): MDPs是对智能体(agent)在环境(environment)中连续决策进行建模...
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。