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。
一、基本概念 二、上限置信区间算法 三、蒙特卡洛树搜索 参考资料 一、基本概念 状态 动作 状态转移 奖励 悔值函数 根据智能体前T次动作定义悔值函数: ρT=Tμ∗−∑t=1Tr^t ,其中 μ∗=maxi=1,…,Kμi, 、μi、r^t 分别为从第i个赌博机获得收益分数的分布的均值和第t次行动所得收益分数。 为...
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 蒙特卡罗方法使用随机抽样来解决其他方法难以或不可能...
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,...
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...
蒙特卡洛树搜索大概的思想就是给定一个游戏状态,去选择一个最佳的策略/动作。 1.1 有限双人零和序贯博弈 蒙特卡洛树搜索实际上是一个应用非常广泛的博弈框架,这里我们将其应用于有限双人序贯零和博弈问题中。像围棋、象棋、Tic-Tac-Toe都是有限双人序贯零和博弈游戏。
下面介绍使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的组装蛋白质复合物组装的流程。作者使用AlphaFold-multimer 2.0 (AFM)或基于AlphaFold的FoldDock协议以探索成功率。 2.1复合物装配(组装路径) 为了分析组装大型蛋白质复合物的可能性,作者从PDB中提取了总共175个高分辨率的非冗余复合物,其具有多于九条链,这些链不包含来自不同生物...
蒙特卡罗树搜索利用其快速走多子模拟可以进行一个近似的局面评估。 3.原理 蒙特卡罗树搜索通过蒙特卡洛抽样方法逐步建立和拓展博弈树,在树内一般采用贪心算法,书外采用随机策略。 由于结合了随机模拟的一般性和博弈树搜索的准确性,使得更有可能成为最优着法的分枝获得更多的搜索机会,在有限的时间内使用有限的资源提高搜索...