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,...
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 复制 import sys import ...
记录访问次数的目的是,我们在第一步中提到的游走策略,需要平衡 explore 和 exploit,一个比较简单的方法,就是通过某种规则,让这个节点的分数随着访问次数越多,就变得越低,这样,就会鼓励访问那些很少被访问的节点,进而实现更好的 explore。 4. 当我们进行rollout的节点是终点时(无法再展开了),意味着我们完成了一次比...
前面讲了Game theory和Black box optimization,这里再补充一个UCB算法基础,这是MCTS的经典实现UCT(Upper Confidence bounds for Trees)里面用到的算法。 算法本身很简单,公式如下。 其中v'表示当前树节点,v表示父节点,Q表示这个树节点的累计quality值,N表示这个树节点的visit次数,C是一个常量参数(可以控制exploitation...
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...
2024-11-06 18:46:07 积分:1 c语言带权无向图(联通或者不联通都支持)采用邻接矩阵进行存储 2024-11-06 14:16:16 积分:1 产品出入库日报表(移动加权计算法)-Excel模板 2024-11-06 10:15:54 积分:1 产品出入库日报表(简版,固定成本价计算法)Excel模板 ...
c +关注爱可可-爱生活 24-11-21 14:11 发布于 北京 来自 Mac客户端 【MCTS:一个用Python实现的蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)算法库,包含了基础的MCTS实现和一些实验性游戏示例。该项目提供了一个简单的数值累加游戏作为测试用例,可用于学习和理解MCTS算法的工作原理】...
python实现MCMC python c/c++ 数据结构与算法 子节点 转载 梦断蓝桥魂 10月前 25阅读 PPO-MCTS 在控制文本情绪中,PPO-MCTS在不损害文本流畅度的情况下,目标完成率比 PPO 基线高出 30 个百分点,在手动评测中的胜率也高出 20 个百分点。在一项最新的研究中 ...
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...
C =常数 t =模拟总数在选择过程中遍历一棵树时,从上述等式返回最大值的子节点将成为将被选择的子节点。在遍历期间,一旦找到了子节点(也就是叶节点),MCTS就会跳入扩展步骤。 扩展:在此过程中,将新的子节点添加到该节点的树中,该子节点在选择过程中达到了最佳状态。