MCTS的具体实现步骤如下图所示,主要包含4部分。 选择(Selection)从根节点R开始,递归地选择最优子节点(通过UCB,后续节点选择展开讲解),直到到达叶子节点L。 探索(Expansion)如果L不是终止节点(即它没有结束游戏),则创建一或多个子节点并从中随机选择一个子节点C进行探索。 模拟/仿真 (Simulation、Rollout)从C运行...
蒙特卡罗树搜索(MCTS) 蒙特卡罗树搜索(MCTS)是一种广泛用于游戏和复杂决策过程的算法,通过构建搜索树和模拟结果来估计动作的价值。MCTS包括四个关键阶段: 选择(Selection):从根节点开始,算法根据特定的策略(如UCT策略)导航到最有潜力的子节点,直到到达叶节点。 扩展(Expansion):在叶节点处,除非它代表游戏的终止状态,...
MCTS算法得核心其实是一个简单而巧妙的过程。它可以分为四个主要步骤:选择、扩展、模拟以及回溯。选择阶段可以理解为找路地过程。当你处在某个决策节点时,MCTS会选择一个最可能成功的路径继续前进。这并不是凭空猜测,而是基于对历史结果的评估。这个选择依赖一个叫做上置信区间(UpperConfidenceBoundforTrees简称UCB)的...
MCTS的每一次模拟分为4个步骤:选择(selection)、展开expansion)、求值(evaluation)和回溯(backup)，下面我们详细进行说明 选择 MCTS算法的第一步是选择。从根节点开始选择最佳边，直到到达树的末端(表示游戏结束的终端节点/尚未探索的节点，例如上图中标记为None的节点)。但“最佳边”是什么意思呢?应该如何遍历树?如何...
作者某天突发奇想,和佘山前辈合计了一下,觉得可以针对其中一些开发一些AI。在对条件进行分析之后,我们采用了蒙特卡洛树搜索算法——Monte-Carlo Tree Search(简称MCTS),来完成游戏AI。在两款游戏取得了相当成果之后,作者决定在此发文(用以纪念,炫耀和交流)。
AlphaGo背后的算法：蒙特卡洛树搜索概述 AlphaGo是一个由谷歌DeepMind公司开发的人工智能程序，它在围棋等棋类游戏中取得了惊人的胜利。这个程序的核心算法是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS），它是一种基于随机模拟的搜索算法，可以在很短的时间内找到最优的决策。蒙特卡洛树搜索算法的基本思想是通过随机...
Markdown基本语法 Markdown基本语法 斜体 使用左右两个下划线包含单词 示例:word 粗体 使用左右两个**包含单词 示例:word 删除 使用~~~包含单词 示例 delete 公式 两个##,再回车 蒙特卡洛树搜索(MCTS) 参考网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30458774 定义 Monte Carlo Tree Search, 是一类树... 查看...
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: ...
蒙特卡洛树搜索最通俗入门指南 - 知乎 (zhihu.com) 蒙特卡洛树搜索 MCTS 入门_python class-CSDN博客 蒙特卡洛树搜索(MCTS)详解-CSDN博客 蒙特卡洛树搜索 - 初学者指南 int8.io 蒙特卡洛树搜索(MCTS)学习笔记 - ouuan的博客 【04】蒙特卡洛树学习笔记 (sttev.com)...
不过,有些评论似乎渲染过度,把它的算法说得神乎其神。大数医达创始人,CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃在本文中,尝试用大白话,通俗地解释 AlphaGo Zero,弄清楚蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)、深度学习启发函数和置信上限这三大核心概念。