蒙特卡洛树搜索决定每步棋怎么走,也是要和对方模拟对弈,但不是所有的走法都模拟,而是选择胜算较高的节点进行模拟对弈,而且不仅模拟当前状态,还要向后多走几步进行模拟,最后找到这步棋的最优走法,其特点可以说就是这个选择性。 就是说,蒙特卡洛树搜索方法也是建立一个决策树,但其节点一般是由胜算较高的节点构成。
三、蒙特卡洛树搜索 对于搜索的优化主要考虑如何高效扩展搜索树。蒙特卡洛树搜索算法分为以下四个步骤: 选择:从根节点向下递归选择子节点,直至到达叶节点或是到达还未被扩展过子节点的节点L; 扩展:随机扩展未被扩展的后继节点M; 模拟:从M节点出发模拟扩展搜索树直至终止节点; 反向传播:将模拟所得的结果回溯更新模拟...
蒙特卡洛树搜索是在执行所谓的完美信息博弈（perfect information game）时所使用的算法。简单来说，完美信息博弈是指每个玩家在任意时间点都具有关于之前发生过的所有事件行动的完美信息的博弈。这样的博弈案例有国际象棋、围棋和井子棋。但并不是说每一步行动都已知就意味着可以计算和推断出每一个可能的结果。比如，围...
蒙特卡洛树搜索的主要流程是选择、扩张、模拟、反馈。 一、选择阶段 设定搜索树的根节点为S0,从根节点S0开始,每经过一个结点,开始判断经过的这个结点是否扩展完。 二、扩张阶段 若当前为扩展任务结点,则从待调度的任务队列中选择一个任务,添加到搜索树上,作为新的任务结点。 三、模拟阶段 从扩展结点开始,在每一个...
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...
因此，为了应对这些挑战，来自复旦大学、上海 AI Lab 的研究者提出了 MCT Self-Refine（MCTSr），将 LLM 与蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法相结合，并重点提高 LLM 在复杂数学推理任务（比如奥数竞赛题）中的表现。作为一种决策工具，MCTS 广泛应用于人工智能中需要战略规划的场景，通常用于游戏和复杂的问题解决环境。本文...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种启发式搜索算法,一般用在棋牌游戏中,如围棋、西洋棋、象棋、黑白棋、德州扑克等。MCTS与人工神经网络结合,可发挥巨大的作用,典型的例子是2016年的AlphaGo,以4:1的比分战胜了韩国的9段棋手李世石。 二.蒙特卡洛树搜索与蒙特卡罗方法的区别 ...
蒙特卡洛通过多次模拟仿真,预测出最佳策略。最核心的东西就是搜索。搜索是对整棵博弈树的组合遍历,单次的遍历是从根结点开始,到一个未完全展开的节点(a node that is not full expanded)。未完全展开的意思就是它至少有一个孩子节点未被访问,或者称作未被探索过。当遇到未被完全展开过的节点,选择它的一...
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...