强化学习之 Monte Carlo Tree Search 算法 最近在做跟蒙特卡洛树搜索相关的课题,所以发一篇知乎来讲解一下 MCTS 以及它在AlphaZero算法中的角色。本文来自于《深度强化学习基础、研究与应用》第十五章。AlphaZero[1][2]算法是棋类问题的通用算法,在围棋、国际象棋和将棋等问题中均超越了人类。AlphaZero 有两个关键部...
我们先简单回顾一下Monte Carlo Method,它起源于二战时期的“曼哈顿计划”。一方面是出于保密性考虑,另一方面蒙特卡洛方法本身就和随机事件相关联,所以冯诺依曼等科学家就以世界闻名的摩纳哥赌城为其命名,即Monte Carlo。 MC Method是一系列方法的统称,其核心思想简单来说就是通过有规律的“试验”来获取随机事件出现的概...
手撕蒙特卡洛树搜索/Monte Carlo Tree Search (MCTS) 算法二:状态和策略/动作空间是多维连续的情况,包含完整 Python 代码实现 Surfer Zen 8.11 —— 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search) 从最初接触强化学习开始,就听过MCTS的名号及其方法论。当时真的是一头雾水,拿着树搜索和动态规划的体系硬拆解MCTS,学的...
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...
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...
Now, let’s implement a game of Tic-Tac-Toe – using Monte Carlo tree search algorithm. We’ll design a generalized solution for MCTS which can be utilized for many other board games as well. We’ll have a look at most of the code in the article itself. ...
蒙特卡罗方法 Monte Carlo methods,或称蒙特卡罗实验 Monte Carlo experiments,是一大类计算算法的集合,依靠重复的随机抽样来获得数值结果。基本概念是利用随机性来解决理论上可能是确定性的问题。这类方法通常用于解决物理和数学问题,当面对棘手问题而束手无策时,往往它们可以大显身手。蒙特...
代码实现部分，首先导入必要的依赖，如treelib库，用于构建树结构。在处理一维函数求最大值的问题中，MCTS通过训练树结构，结合探索与利用策略，逐步逼近最优解。在模型训练阶段，从根节点开始，按策略游走，对节点进行评估、反馈和扩展，直至达到预设深度。游走次数越多，树结构越完整。获取最优策略时，采用...
2. 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)算法 0x1:算法主要思想提炼 蒙特卡洛树搜索是一种基于树结构的蒙特卡洛方法,所谓的蒙特卡洛树搜索就是基于蒙特卡洛方法在整个2N(N等于决策次数,即树深度)空间中进行启发式搜索,基于一定的反馈寻找出最优的树结构路径(可行解)。概括来说就是,MCTS是一种确定规则驱动的...
来自 Surfer Zen的文章讲述了蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）这一经典机器学习算法的基本原理和Python实现。MCTS广泛应用于解决黑盒问题的最优解搜索，包括大规模优化和强化学习领域，如AlphaGo的围棋策略。本文将通过通俗讲解，引导读者理解基础MCTS版本，以便自行扩展适应需求。Python实现中，...