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...
关于这种类型的算法,最有名的应该是蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用,并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta剪枝算法更加优异的性能,蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究。 该算法曾被应用于《...
解析 C 【详解】 本题考查启发式搜索。在求解围棋等复杂博弈问题时,蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种有效的启发式搜索算法。它通过构建一棵表示搜索空间的树,并在树上进行随机模拟来评估策略的性能。这种方法可以在有限的时间内找到近似最优策略。故答案为:C。反馈 收藏 ...
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的估计值 输出结果如下: 接下来结合可视化展示这个结果 包括随机撒点的最终结果和预估值的折线...
蒙特卡洛树搜索大概的思想就是给定一个游戏状态,去选择一个最佳的策略/动作。 1.1 有限双人零和序贯博弈 蒙特卡洛树搜索实际上是一个应用非常广泛的博弈框架,这里我们将其应用于有限双人序贯零和博弈 问题中。像围棋、象棋、Tic-Tac-Toe都是有限双人序贯零和博弈游戏。 1.2 怎样去表示一个游戏? 我们采用博弈树 (Game...
下面对蒙特卡洛树搜索描述不正确的是( )A.是一种基于采样的搜索方法B.是将上限置信区间算法(UCB)应用于游戏树的搜索方法C.其包含了选举、扩展、模拟和反向传播四个步骤
一、蒙特卡洛树搜索算法的原理 蒙特卡洛树搜索算法是一种通过随机模拟的方式来搜索决策树的方法。它在每一步都通过模拟多个可能的行动来评估当前状态的价值,并选择具有最高价值的行动进行决策。其基本原理如下: 1.1选择(Selection) 从当前状态出发,按照一定的策略选择一个未被完全扩展的节点进行扩展。选择的策略可以是基...
最后一部分是蒙特卡洛树的实现,参考了许多大佬的经验,自己最后调整了一些 import datetime import numpy as np from board import Board from copy import deepcopy import math import random from Players import RandomPlayer from game import Game from Players import HumanPlayer ...
下面哪一种有序组合是蒙特卡洛树搜索中一次正确的迭代步骤( )A.选举、扩展、模拟、反向传播B.反向传播、选举、扩展、模拟C.反向传播、扩展、模拟、选举D.扩展、模拟、采样
由蒙特卡洛方法和上限信心界应用树算法构成的蒙特卡洛树搜索是当今高水平计算机围棋程序普遍采用的较优方法,但其仍有可完善之处.本文立足于蒙特卡洛树搜索的思想和特点,针对蒙特卡洛方法和上限信心界应用树算法存在的不足,提出了绝对剪枝策略和渐进展开策略两大改进措施,并从理论上证明了改进的必要性和正确性.而后,本文...