1. 蒙特卡洛树搜索概述 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)是一种用于决策和优化问题的启发式搜索算法,特别适用于那些状态空间巨大且难以穷尽的复杂问题。MCTS通过模拟随机策略来探索可能的决策路径,并利用统计方法评估各个节点的潜力,从而逐步构建和优化搜索树。其在人工智能领域的应用尤为广泛,尤其是在博弈...
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种用于决策过程中的搜索算法,它通过随机采样来估计某一决策的潜在结果。MCTS 最初应用于游戏领域,但现在也被广泛应用于其他需要决策搜索的场景,如机器人规划、人工智能和控制系统等。 MCTS的优势: 无需完整的游戏模型:MCTS 不需要了解完整的游戏状态空间,适用于...
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...
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种在搜索树上进行决策的强大算法。它由三个关键步骤组成:选择、模拟和反向传播。🌿 选择阶段:MCTS会在搜索树中不断选择最优的节点,直到找到一个尚未扩展的叶节点。🌐 模拟阶段:随机选择一个叶节点,并对其进行模拟,以估算该节点的价值。🔄 反向传播阶段:...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)是所有现代围棋程序的核心组件。在此之上可以加入各种小技巧(如 UCT,RAVE/AMAF,Progressive Bias,Virtual win & lose,Progressive Widening,LGR,Criticality 等等)和大改进(如 AlphaGo 的策略网络和价值网络)。 网上很少见到关于 MCTS 的详细介绍,而且许多看似详细的介绍实际有错误,甚至许多人会混淆...
蒙特卡洛树搜索(MonteCarlo Tree Search)MCTS AlphaGo, AlphaZero 的成功,让原本小众的MCTS火了一把。 MCTS算法的产生是以决策论、博弈论、蒙特卡洛方法以及老.虎.机算法为基础的。 在决策论中,主要涉及马尔可夫决策过程Markov Decision Processes (MDPs): MDPs是对智能体(agent)在环境(environment)中连续决策进行建模...
高维、连续策略空间蒙特卡洛树搜索/Monte Carlo Tree Search (MCTS) 算法。 作者: Surfer Zen (https://www.zhihu.com/people/surfer-zen) 发布时间:2023-12-19 ''' def __init__(self, func, domains, max_depth=32,rollout_times=20, beta = 0.75, ...
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(...
全称Monte Carlo Tree Search,是一种人工智能问题中做出最优决策的方法,一般是在组合博弈中的行动(move)规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。 MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身,MCTS 理论上可以被用在以 {状态 state,行动 action...
我们这里所说的MCTS，是指通过蒙特卡洛评估和树搜索，对强化学习环境π(.|s)建模的方法。何为蒙特卡洛？Monte Carlo method，也就是先从某个分布采样，再基于采样的结果近似分布统计量。直觉就是，当采样足够多的时候，采样数据集就能代表真实分布。为什么要基于采样数据呢？采样数据是有限的，使计算变得可行，也是梯度...