蒙特卡洛树搜索算法的核心是:选择与模拟。 蒙特卡洛树搜索算法的主要目标是:给定一个游戏状态来选择最佳的下一步。 前言 在讲解蒙特卡罗树算法之前,我们先玩一个“赌博”游戏。多臂老虎机(Multi-Armed Bandits)。 多臂老虎机(Multi-Armed Bandits) 游戏规则如下:赌博机有K个摇臂,每次摇动其中的任意一个摇臂,赌博机...
下面介绍如何使用PyTorch来实现一个用于五子棋的蒙特卡洛树搜索算法。 为了能够执行蒙特卡洛树搜索算法,首先需要一个五子棋的强化学习环境。这里使用的是Gym Gomoku,读者可以使用pip install gym-gomoku命令进行安装。 因为五子棋的强化学习环境比较简单,有兴趣的读者也可以尝试自己实现一个五子棋的强化学习环境,可以参考前面...
"蒙特卡罗树搜索是一个方法,应该是来自于蒙特卡罗方法。这个方法定义了几个步骤,用于找到最优的下法。" “严格的说,蒙特卡罗树搜索并不是一个算法。” “是的。所以蒙特卡罗树搜索有很多变种,我们现在学习的算法是蒙特卡罗树搜索算法的一个变种:信任度上限树(Upper Confidence bound applied to Trees(UCT))。这个我们...
蒙特卡洛树搜索算法本质上是一种启发式搜索算法。 通过蒙特卡洛方法设计出较为准确的估价函数,使得问题在仅需迭代较少的次数就能得出(近似)最优解。 通常,在博弈问题中可以采用蒙特卡洛数搜索。 对于以下情况特别适用: 搜索空间特别大 采用传统方法(如:dp,贪心)直接设计出特别通用的估价函数(比如围棋) ...
蒙特卡洛树搜索(英语:Monte Carlo tree search;简称:MCTS)是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法,一个主要的使用例是电脑围棋程序。该算法将蒙特卡洛方法中的随机抽样方法用于游戏树搜索中,用于求解游戏中某给定局面的较优操作策略。 蒙特卡洛树搜索的每个循环包括如图所示的四个步骤: ...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)你可能熟悉术语蒙特卡洛[1]，这是一类算法，反复进行随机抽样以获得某个结果。例如上图，在单位正方形中选择随机点，计算圆内有多少个点，可以用来估计pi/4的值 本文中我们将详细介绍MCTS的所有步骤。但首先我们从更广泛的理解层面来说，在游戏的MCTS中，我们从给定的棋盘状态开始重复模拟玩法，...
一般来说最佳走法就是具有最高访问次数的节点,这点可能稍微有点反直觉。这样评估的原因是因为蒙特卡洛树搜索算法的核心就是,越优秀的节点,越有可能走,反过来就是,走得越多的节点,越优秀。
总之，蒙特卡洛树搜索算法是AlphaGo背后的核心算法，它通过随机模拟和反向传播来寻找最优解决策，具有在不完全信息和高复杂度环境中找到最优解的优点。在AlphaGo中，该算法被用于选择最优的下棋位置，结合神经网络的策略估计和价值估计，实现了高效的计算和准确的棋局判断。蒙特卡洛树搜索算法不仅在围棋等棋类游戏中取得了...