既然说是exploitation和exploration的结合体,那么我们当然有必要分析一下它是如何做到二者兼顾的。 l UCT中的exploitation设计 上述表达式中的第一部分,即wi/ni代表了对已经探索过的经验数据的利用——只要赢的次数在总次数中的比率越大,那么最终值也越大 l UCT中的exploration设计 上述表达式的剩余部分则体现了explorati...
在每次选择子节点时,UCT 选择具有最大上界的节点,从而在探索(即选择尚未充分探索的节点)和利用(即选择已知最优的节点)之间找到平衡。 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 是一种实时的黑盒规划算法,它在每次采样时,从当前状态对应的根节点开始,通过选择一个动作到达下一个状态,直到到达一个从未访问过的状态(叶子...
蒙特卡洛树搜索通过迭代来一步步地扩展博弈树的规模,UCT 树是不对称生长的,其生长顺序也是不能预知的。它是根据子节点的性能指标导引扩展的方向,这一性能指标便是 UCB 值。它表示在搜索过程中既要充分利用已有的知识,给胜率高的节点更多的机会,又要考虑探索那些暂时胜率不高的兄弟节点,这种对于“利用”(Exploitation)...
Kocsis 和 Szepervari 在 2006 年首先构建了一个完备的 MCTS 算法,通过扩展 UCB 到 minimax 树搜索,并将其命名为 Upper Confidence Bounds for Trees(UCT)方法。这其实是用在当前众多 MCTS 实现中的算法版本。 UCT 可以被描述为 MCTS 的一个特例:UCT = MCTS + UCB。 蒙特卡洛树搜索 MCTS 入门 - 李锋的文章...
UCT定义:(Upper Confidence Bound Apply to Tree),即上限置信区间算法,是一种博弈树搜索算法,该算法将蒙特卡洛树搜索(Monte—Carlo Tree Search,MCTS)方法与UCB公式结合,在超大规模博弈树的搜索过程中相对于传统的搜索算法有着时间和空间方面的优势。 定义相同差异对比:UCT 可以被描述为 MCTS 的一个特例:UCT = MCTS...
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...
树内策略可以使$\epsilon-$贪婪策略,随着模拟的进行策略可以得到持续改善,还可以使用上限置信区间算法UCT,这在棋类游戏中很普遍;第二个是默认策略(default policy):如果当前状态不在MCTS内,使用默认策略来完成整个状态序列的采样,并把当前状态纳入到搜索树中。默认策略可以使随机策略或基于目标价值函数的策略。
好像这个算法又被称作UCT,即UCB for Tree 这个算法的灵魂就在利用这个公式进行扩展的儿子的选取 当我们面临选择儿子的时候,我们选这个UCB值最大的,准没啥大问题! 它可以帮助我们的蒙特卡洛过程尽快收敛 于是我们的框架就搭建完啦 利用UCB公式选叶子(Tree Policy) -> 随机落子直到终局(Default Policy) -> 把随机落...
UCT是一个让我们从已访问的节点中选择下一个节点来进行遍历的函数,也是MCTS的核心函数。 exploitation component(利用) 第一部分是 ,也称作exploitation component 可以看做是子节点Vi的胜率估计(总收益/总次数=平均每次的收益)。但是不能只选择胜率高的下一步,因为这种贪婪方式的搜索会很快导致游戏结束,这往往...
MCTS 是 UCT 算法的变体，更适合处理并行模拟：研究者不使用 UCB 分数的 argmax，而是根据对 UCB 得分应用 softmax 函数所获得的分布进行动作采样。与理论不同，在算法的实际实现中，回归使用 cosine proximity loss，而分类使用负对数似然损失。由于在该游戏环境中我们无法「倒带」或「快进」至任意状态，因此采样...