对于搜索的优化主要考虑如何高效扩展搜索树。蒙特卡洛树搜索算法分为以下四个步骤: 选择:从根节点向下递归选择子节点,直至到达叶节点或是到达还未被扩展过子节点的节点L; 扩展:随机扩展未被扩展的后继节点M; 模拟:从M节点出发模拟扩展搜索树直至终止节点; 反向传播:将模拟所得的结果回溯更新模拟路径中M以上(含M)节...
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。
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) 蒙特卡洛树搜索...
蒙特卡洛树、极大极小、Q-learning、UCB、UCT 蒙特卡洛树搜索算法 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种用于搜索最优决策的计算机博弈算法。MCTS在许多博弈领域,尤其是围棋、象棋等棋类游戏中,具有广泛的应用。与传统的树搜索方法(如Minimax)相比,MCTS通过随机模拟来近似搜索过程,可以在有限时间内找到...
本文会讨论使用蒙特卡洛树搜索算法的基本原理,并且使用这个算法来实现一个简单的五子棋对弈的强化学习算法。 1 算法原理 对于大多数的棋类游戏,我们可以把游戏过程抽象成在一个博弈树(Game Tree)上进行决策的过程。 其中,游戏树的每个结点相当于棋盘的一个状态,而游戏树的每条边相当于某一个玩家(智能体)做出某一个...
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...
1.6. 蒙特卡洛树搜索的总体流程 蒙特卡洛树搜索,利用树表示和存储episode,并配合一定的搜索和回溯策略,实现了前面提到的“缓存”,进而提升MDP求解任务在计算状态价值方面的消耗。当然,这实际上是一种动态规划方法。 蒙特卡洛树搜索,总体来说是在递归的进行相同的一套动作。每一个动作包括4个操作如图7-3所示: ...
蒙特卡罗树搜索是非常有名的经典机器学习算法,它可以用来快速搜索黑盒问题的最优解。很多前沿的全局优化算法(例如某些求解大规模最优分子结构的算法),乃至(深层网络)强化学习算法(例如知名的 AlphaGo 下围棋的算法),也是受这个算法的启发而提出来的。这个算法有很多变体,可以用来解决状态和动作/决策空间是离散、连续的...
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,最引人注目的是在游戏中的使用。一个主要例子是电脑围棋程序[1],它也用于其他棋盘游戏、即时电子游戏以及不确定性游戏。其实原理也不是很复杂,蒙特卡洛树搜索的每个循环包括四个步骤: 选择Selection:从根节点 R 开始...