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。
在获取对应的价值后,根据价值进行反向传播,更新对应决策路径上的所有结点,即可完成一次蒙特卡洛搜索。 在完成多次蒙特卡洛搜索之后,我们可以计算根结点的所有子结点的概率,这个概率具体的计算在式(3)中介绍过了。具体计算对应概率的代码在alpha方法中。 需要注意的一点是,在这个方法中并没有直接使用式(1),而是先对所有...
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...
蒙特卡洛树搜索的适用范围 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 ...
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...
完美信息博弈 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...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)在博弈问题中的优势包括:(1)适用于大规模问题:MCTS可以在有限时间内找到近似最优策略,特别适用于求解规模较大的博弈问题;(2)具有较强的适应性:MCTS可以根据问题的特点和需求进行灵活调整。然而,MCTS也存在一定的局限性,如搜索结果受随机因素影响、计算成本较高等。 【详解】 本题考查启发式搜索...
Python蒙特卡洛树搜索简介 什么是蒙特卡洛树搜索? 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种基于随机数的方法,用于进行决策过程的搜索,广泛应用于人工智能中的游戏和决策系统。MCTS通过逐步构建搜索树,模拟可能的游戏进程,并利用结果来评估每个决策的优劣。它能够有效处理复杂和动态的决策问题,特别适用于零...
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 ...