我自己写的样例代码放ubuntu paste上了 还有一些实现的小细节 1' UCB公式里常数c怎么选取? 可以看到,c越大我们的搜索树会越宽,c越小我们的搜索树会越深 按理说,c大一点会很好,可以有更多选择,能选出更好的点 但是我们的算力是有限的,尤其是通常只有一秒供计算(例如botzone上) 那此时,我们应该尽可能搜的深,...
)forcinrange(3)]forrinrange(3)]forrinrange(3):forcinrange(3):self.buttons[r][c].grid(ro...
在得到MC RAVE后,UCT RAVE就水到渠成了: \[ Q_{\star}^{\bigoplus }=Q_{\star}(s, a) + \sqrt{\frac{c*log(N(s))}{N(s, a)}} \] 对于之前算法实现的质疑 在了解了RAVE之后,再看之前实现的算法,实际上是有问题的,它很像RAVE,也很像MC,但实际都没有实现正确:对于上面的t(s)树,之前的...
扩展 Expansion:如果 L 不是一个终止节点(也就是,不会导致博弈游戏终止)那么就创建一个或者更多的字子节点,选择其中一个 C。 模拟 Simulation:从 C 开始运行一个模拟的输出,直到博弈游戏结束。 反向传播 Backpropagation:用模拟的结果输出更新当前行动序列。 代码实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
('The optimal solution is ~ {:.5f}, which is located at x ~ {:.5f}.'.format(y, x_best)) x = np.linspace(-1, 1, 100) _ = pl.plot(x, func(x)) _ = pl.scatter(x_best, y, c='r') _ = pl.grid() _ = pl.xlabel('x') _ = pl.ylabel('y') pl.savefig('fig....
importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Random;classNode{Node[]children;intwins;intvisits;publicNode(){this.children=newNode[0];this.wins=0;this.visits=0;}publicvoidaddChild(Nodechild){List<Node>childList=newArrayList<>();for(Nodec:this.children){childList.add(c);}chi...
WiNi+√C×lnNNiWiNi+C×lnNNi 其中: WiWi:子节点获胜的次数; NiNi:子节点参与模拟的次数; NN:当前节点参与模拟的次数 CC:加权系数。 可见UCB 公式由两部分组成,其中前一部分就是对已有知识的利用,而后一部分则是对未充分模拟节点的探索。C小偏重利用;而C大则重视探索。需要通过实验设定参数来控制访问节点的次...
Python编程世界中，Kocsis和Szepesvari的经验值C是推荐的实践方法。MCTS的探索之旅包括四个关键步骤：Selection（选择具有潜力的节点）、Expansion（扩展新节点）、Simulation（模拟游戏进程以获取结果）以及Backpropagation（根据结果更新节点价值）。在有限的计算资源下，MCTS通过启发式搜索，挖掘出最优决策路径。...
在哪里; Si= 节点 i 的值 xi= 节点 i 的经验平均值 C = 一个常数 t = 总模拟次数当在选择过程中遍历一棵树时,子从上述等式返回最大值的节点将被选中。在遍历过程中,一旦找到一个子节点,它也是一个叶子节点,MCTS就跳到展开步骤。 扩展:在此过程中,将一个新的子节点添加到树中,并添加到在选择过程中...