MCTS对于特定问题的信息没有很强的依赖性,这就意味着它可以在较小的修改范围内就适应其它问题领域 l 非对称性的树增长 MCTS总是带着“某种策略”来搜寻下一步状态,因而理论上它的树形会朝着更为有利的方向发展,这同时也让它与一些传统算法相比在性能和最终结果上都有更好的表现 图‑ MCTS的非对称性树示例 ...
在人工智能领域,尤其是在复杂决策问题和游戏理论中,蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)算法已经证明了其强大的实力。从简单的桌面游戏到高度复杂的策略游戏,MCTS 提供了一种高效的方式来近似最优决策。随着 AlphaGo 和其后继者的成功,MCTS 结合深度学习成为了强化学习领域的一个热点话题。本文将围绕决策时规...
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种用于决策制定的算法,尤其在复杂决策问题和游戏理论中表现出强大的实力。AlphaGo的核心算法之一就是MCTS。 最近蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法在AI大模型领域再次受到关注,因为openai的o1模型通过结合MCTS和强化学习(RL)的方法,特别是在数学问题解决方面,显示出了显著的...
然而,目前的 MCTS 算法在以下几个方面还存在很大的优化空间: 计算资源消耗:为了达到较高的决策质量,MCTS 需要进行大量的模拟。这在处理复杂的游戏或问题时,尤其需要大量的 CPU 时间和内存资源。 搜索效率:传统的 MCTS 算法需要在搜索树的每个节点上进行平衡探索(exploration)与利用(exploitation)的决策,当搜索空间庞大...
但由于 MCTS 对决策动作空间和环境规则等条件的依赖，其应用范围最初仅限于一部分问题。近些年来，AlphaGo 的后继者，如 MuZero 和 Sampled MuZero，试图通过利用世界模型和基于采样的机制来减少对环境特性和先验知识的依赖，将 MCTS 应用于更复杂的环境中。这些基于 MCTS 的技术已被广泛应用于各种决策智能领域，如象棋...
MCTS 释义 [计]= Master Central Timing System,主中央计时系统 行业词典 计算机 = Master Central Timing System,主中央计时系统
普通mcts是纯利用UCB公式选择儿子节点 我们考虑提升UCB公式的效果 一种方式是 利用预准备好的一些规则初始化UCB公式里的Q和N 比如说:使其与父亲的父亲(即上一步)一致,先手时给它赋一个不为0的初值... 感觉有点偏人类智慧了 另一种方式是 我们考虑在UCB公式时增大数据量 这个...
从MCTS的基本原理,我们可以看到,MCTS可以看成某种慢思考,即通过policy-model快速生成路径,并通过MCTS不断评估和更新中间过程,最终产生更准确的决策输出。 LLM-MCTS 随着ai-agent的兴起,LLM带来了更多的可能性,不仅限于传统NLP/NLG任务以及作为核心系统...
由于MCTS一般应用于Model-based，有必要先了解下Model-based和Model-free。如果把整个强化学习任务看作一个整体的话，不管采用什么算法架构，人类开发(环境建模、Agent设计)和机器学习的总工作量是不变的，最终都是完成决策这个任务。不同的架构，就是这三方面分配的任务不同。所谓的Model-based，就是Agent事先能看到...