1. 选择（Selection）：从根节点开始，即当前需要决策的状态R，选择一个最需要探索的子节点T。这一步骤是通过评估每个节点的潜在价值来进行的，通常使用UCB（Upper Confidence Bound）公式来确定具有最高UCB值的未评估招式，并在此基础上展开新的节点。2. 扩展（Expansion）：在内存中选择一个节点c，它...
(2)拓展对于此时存在于内存中的局面c,添加一个它的子节点。这个子节点由局面c执行招式m而得到,也就是T。(3)模拟从局面T出发,双方开始随机的落子。最终得到一个结果(win/lost),以此更新T节点的胜利率。(4)反向传播在T模拟结束之后,它的父节点c以及其所有的祖先节点依次更新胜利率。一个节点的胜利率为这个节点...
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 ...
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...
在探索人工智能边界的过程中,任务规划,特别是在大规模和复杂环境下的规划,始终是一项充满挑战的任务。近期,新加坡国立大学的研究团队在这一领域取得了突破性进展,他们创新性地融合了大型语言模型(LLMs)与蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法,为任务规划的效率...
蒙特卡洛树简单介绍 ⼀、总结 ⼀句话总结：> 2006年，Remi Coulom开发了⼀款叫做【Crazy Stone的围棋游戏】，该款游戏表现令⼈惊讶，斩获了好⼏个锦标赛冠军。【蒙特卡洛树就是该游戏的⼀个核⼼算法】。> 从全局来看，蒙特卡洛树搜索的主要⽬标是：【给定⼀个游戏状态来选择最佳的下⼀步】。1、...
建立平面直角坐标系$A\left( x_1,y_1 \right) ,B\left( x_2,y_2 \right) ,C\left( x_3,y_3 \right) ,D\left( x_4,y_4 \right) $ 取时间间隔为 ,计算每一点在各个时刻的坐标。设某点在 时刻的坐标为$\left( x_i,y_i \right) ...
蒙特卡洛决策树算法是一种基于蒙特卡洛模拟的决策分析方法。它是在传统决策树算法的基础上进行改进和扩展的,能够处理带有随机性和不确定性的决策问题。本文将介绍蒙特卡洛决策树的原理、应用场景以及算法流程。 1. 蒙特卡洛决策树原理 蒙特卡洛决策树算法主要是通过模拟的方式来评估不同决策路径的预期收益和风险,并选择最佳...
北大课题组的研究人员,发现了一个分析问题的新视角,将语言数据集和GPT模型展开为蒙特卡洛语言树。 具体来说,数据集和模型分别被展开成了Data-Tree 和GPT-Tree 。 结果,他们发现,现有的模型拟合训练数据的本质是在寻求一种更有效的数据树近似方法(即)。 进一步地,研究人员认为,大模型中的推理过程,更可能是概率模式...
它结合了蚁群算法的全局搜索能力和蒙特卡洛树搜索的局部搜索能力,能够在解决复杂问题时提供较好的性能和效果。 二、蚁群算法简介 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。蚂蚁在觅食过程中,通过释放信息素来引导其他蚂蚁选择路径,从而实现全局最优解的搜索。蚁群算法在解决旅行商问题、资源调度、路径规划等优化...