在蒙特卡洛树搜索算法中,“选择→扩展和求值→回溯”这个过程要重复执行多次,直到到达一个指定的次数。 在这种情况下,我们相当于积累了很多对弈的数据,同时获取了根结点所有可能的子结点的访问次数,这个访问次数代表不同结点的重要性。 一般来说,访问次数越高,代表当前结点的价值越高,越应该被选择。 3 算法使用的模...
MCTS 本质是一种强化学习算法,需要先对树结构进行训练,训练完后,可以基于某种贪心规则(最优策略)来进行推理,获取最优解。 模型训练 MCTS 树结构的训练逻辑如下: 1. 从根节点出发,根据某种能平衡探索(explore,本质类似于广度优先搜索)和寻找前最优选择 (exploit,本质类似于深度优先搜索) 的策略在树结构上进行游走(...
" “严格的说,蒙特卡罗树搜索并不是一个算法。” “是的。所以蒙特卡罗树搜索有很多变种,我们现在学习的算法是蒙特卡罗树搜索算法的一个变种:信任度上限树(Upper Confidence bound applied to Trees(UCT))。这个我们明天研究。” “好,今天主要了解蒙特卡罗树搜索方法的步骤” "从文章上看一共有四个步骤。" "是的...
蒙特卡洛树搜索(英语:Monte Carlo tree search;简称:MCTS)是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法,一个主要的使用例是电脑围棋程序。该算法将蒙特卡洛方法中的随机抽样方法用于游戏树搜索中,用于求解游戏中某给定局面的较优操作策略。 蒙特卡洛树搜索的每个循环包括如图所示的四个步骤: ...
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蒙特卡洛树搜索算法的核心是基于博弈树的决策过程，每个节点代表游戏状态，边代表决策。它通过模拟游戏、评估奖励并选择具有高期望回报的节点，逐步优化策略。Alpha-Beta剪枝算法虽在小规模博弈中成效显著，但在围棋等复杂游戏中，硬件限制了搜索深度。为解决这一问题，深度学习强化的MCTS应运而生，利用深度学习...
蒙特卡洛树搜索算法 视频做不动了,还是先写出一个文案吧。 蒙特卡洛1.0 假如你要下井字棋,现在棋盘上有九个点可以落子,那么你可以用随机模拟的方式对这九个点进行模拟很多次,最后看看哪个点胜率最高,就下哪个点就可以了。 这种方法非常简单,叫平坦蒙特卡洛搜索。不建立树结构,可以用于非常简单、或者资源受限制的...
蒙特卡洛树搜索算法本质上是一种启发式搜索算法。 通过蒙特卡洛方法设计出较为准确的估价函数,使得问题在仅需迭代较少的次数就能得出(近似)最优解。 通常,在博弈问题中可以采用蒙特卡洛数搜索。 对于以下情况特别适用: 搜索空间特别大 采用传统方法(如:dp,贪心)直接设计出特别通用的估价函数(比如围棋) ...