路径规划再登新高:蒙特卡洛树与LLMs如何做出更智能的决策? 在探索人工智能边界的过程中,任务规划,特别是在大规模和复杂环境下的规划,始终是一项充满挑战的任务。近期,新加坡国立大学的研究团队在这一领域取得了突破性进展,他们创新性地融合了大型...
蒙特卡洛树搜索是一种经典的树搜索算法,名镇一时的 AlphaGo 的技术背景就是结合蒙特卡洛树搜索和深度策略价值网络,因此击败了当时的围棋世界冠军。它对于求解这种大规模搜索空间的博弈问题极其有效,因为它的核心思想是把资源放在更值得搜索的分枝上,即算力集中在更有价值的地方。 MCTS算法的基本过程 MCTS的算法主要分为四...
2.公式推导与解释 UCB1算法的核心公式如下：π_i = argmax_a (Q_i(a) + c * √(N_i(a) * log(N)))其中，π_i表示在第i次迭代时选择的动作；Q_i(a)表示状态i下选择动作a的期望回报；N_i(a)表示状态i下选择动作a的试验次数；N表示总的试验次数；c为调节探索与利用的参数。公式中的第一部分...
从结点M出发,模拟扩展搜索树,直到找到一个终止结点,如图 (c)所示。模拟过程使用的策略和采用UCB1算法实现的选择过程并不相同,前者通常会使用比较简单的策略,例如使用随机策略。 反向传播(Back Propagation): 用模拟所得结果(终止结点的代价或游戏终局分数)回溯更新模拟路径中M以上(含M)结点的奖励均值和被访问次数,如...
使用随机游戏的结果，更新从C到R的路径上的节点信息。看上图第4个树（Backpropagation），从 0/0 节点开始遍历父节点，直到根节点R，这条路径上的每个节点都添加一个 0/1。当构建了一棵蒙特卡洛树以后，需要用它来做决策时，应该选择访问量最大的节点，而不是胜率最高的节点，也不是UCB分数最高的...
黑白棋的棋盘是一个有8*8方格的棋盘。下棋时将棋下在空格中间,而不是像围棋一样下在交叉点上。开始时在棋盘正中有两白两黑四个棋子交叉放置,黑棋总是先下子 。 下子的方法 把自己颜色的棋子放在棋盘的空格上,而当自己放下的棋子在横、竖、斜八个方向内有一个自己的棋子,则被夹在中间的全部翻转会成为自己...
ax[i].scatter(x,y,s=0.05,c='r',alpha=1) ax[i].set_title("scatter diagram / n = " + str(n) ,fontsize=10) ax[i].set_xlabel("x",fontsize=10) ax[i].set_ylabel("y",fontsize=10) n *= 10 plt.show() pi_scale(pi_value, scale) ...
本申请涉及自动驾驶领域,提供了一种在采样后ST图上进行蒙特卡洛树搜索的自动驾驶纵向决策方法。包括:构建神经网络并训练,将训练好的神经网络部署到决策方法中,决策过程中得到的神经网络推理结果是si=p(ti)的离散函数;在采样后的ST图中基于神经网络得到的先验知识(si=p(ti)离散函数)进行蒙特卡洛树搜索,以得到最优的...
摘要 本发明公开一种算法效率高、性能好、能够更好地适应动态环境的基于蒙特卡洛树搜索的无人机路径规划方法。本发明方法包括如下步骤:(10)建立蒙特卡洛树,初始化根节点,并初始化无人机位置;(20)根据实验数据,设定蒙特卡洛树搜索算法训练总次数;(30)在设定训练总次数内,对蒙特卡洛树进行搜索算法训练,使蒙特卡洛树参数...
介绍神经网络,人工智能,计算机视觉 专栏作者 黄鑫元 饭卡里的确还有不少钱呢 关注 知乎影响力 获得6088 次赞同 · 1278 次喜欢 · 1 万次收藏 已更内容 · 20 如何将Pytorch生成的模型进行CPU部署 我们使用Pytorch深度学习框架训练好模型通常保存为.pth文件,但这种网络文件结构通常只在实验验证或者网络学习时使用...