本段代码用到numpy库和time库 此处np.random.rand()函数能指定生成n个[0, 1)之间的数据 np.sqrt(np.squre(x)+np.squre(y))将两列表中元素平方后,对应位置元素相加并求平方根 由于蒙特卡洛方法是根据落在圆内点的个数除以总撒点的个数,此处是模拟第一象限内的情况,所以4 * len(d[d<1]) / n即是π...
最后,我们给出完整的代码实现。在如下代码中,我们把根节点设置为整个定义域[-1, 1],然后边游走边不断对当前节点的定义域从中间进行对半切分(二分),获取左子节点和右子节点(例如第次分割后得到的根节点的子节点,其定义域分别是[-1, 0],[0, 1],其他层级的子节点依次类推) ,直到游走的深度达到预设的最大...
蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种强大的机器学习算法，常用于解决黑盒问题的最优解搜索。它被广泛应用在全局优化和强化学习领域，如AlphaGo。本文将通过Python代码示例，介绍基础版MCTS算法的工作原理，让读者理解其实质，以便根据需求进行定制和扩展。代码实现部分，首先导入必要的依赖，如treelib库，用于构建树结...
来自 Surfer Zen的文章讲述了蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）这一经典机器学习算法的基本原理和Python实现。MCTS广泛应用于解决黑盒问题的最优解搜索，包括大规模优化和强化学习领域，如AlphaGo的围棋策略。本文将通过通俗讲解，引导读者理解基础MCTS版本，以便自行扩展适应需求。Python实现中，...
这就需要我们的的蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)算法了。 蒙特卡洛树搜索: 首先简而言之,蒙特卡罗树搜索本质上是一颗有不同节点(node)的树,节点与节点之间相连接。每个节点可以在这里可以代表一个棋盘的状态,假设我们的棋盘大小为 15∗15 ,而初始棋盘(棋盘上什么都没有的状态)的状态就是我们的最开始的...
DeepSeek-Prover-V1.5结合了RL和蒙特卡洛树搜索,在自动数学推理领域设立了新的基准。该论文介绍了一个全面的框架,用于基于LLM的形式定理证明,使用了一个在专门的数学语料库上预训练的7B参数模型。该系统利用了Lean 4代
蒙特卡洛树搜索(蒙特卡洛树搜索代码) 蒙特卡洛树搜索(蒙特卡洛树搜索代码) 近年来,科技创新板的设立和注册制试点、股转新三板改革、创业板改革等证券业务创新的快速发展,对技术系统的快速响应提出了更高的要求。业务的灵活多变、版本的快速迭代、系统的频繁变更升级,给系统的安全、稳定、高效运行带来了巨大的挑战。另...