蒙特卡洛搜索树(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种基于随机模拟的搜索算法,常用于解决具有高度不确定性和大规模状态空间的决策问题,如棋类游戏和博弈问题。MCTS的核心思想是通过模拟大量的随机游戏来评估每个可能的行动的潜在价值,并根据这些评估来选择最优的行动。它将搜索过程建模为一棵搜索树,其中每个节点...
蒙特卡洛树搜索入门---强化学习 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search)简称MCTS,和一般的蒙特卡洛方法不是一个概念。通俗的理解,蒙特卡洛方法是随机现象中用频率来近似概率,模拟次数越多,结果越准确。而蒙特卡洛树搜索,是减少某些决策过程的模拟次数的一种算法,是一种启发式算法。最引人注目的应用是计算机围棋程序,也...
MCTS 本质是一种强化学习算法,需要先对树结构进行训练,训练完后,可以基于某种贪心规则(最优策略)来进行推理,获取最优解。 模型训练 MCTS 树结构的训练逻辑如下: 1. 从根节点出发,根据某种能平衡探索(explore,本质类似于广度优先搜索)和寻找前最优选择 (exploit,本质类似于深度优先搜索) 的策略在树结构上进行游走(...
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...
强化学习,除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用,也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法,最有名的应该是蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用,并且在这些领域内均取得了相比传统的Alp...
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...
什么是 MCTS? 全称Monte Carlo Tree Search,是一种人工智能问题中做出最优决策的方法,一般是在组合博弈中的行动(move)规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。 MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身,MCTS 理论上可以被用在以 {状态 st...
蒙特卡罗树搜索(MCTS) 一种基于树结构的,在搜索空间巨大时仍有效的方法(区别于极大极小搜索和Alpha-Beta搜索) 1.思想: 将搜索树集中在更值得搜索的分枝上,如果某个着法不错,蒙特卡罗树会将其拓展的很深,反之就不去拓展。 2.优点 蒙特卡罗树搜索结合了广度优先搜索和深度优先搜索,故该方法在搜索空间很大时,仍能...
Kocsis和 Szepervari 在 2006 年首先构建了一个完备的 MCTS 算法,通过扩展 UCB 到 minimax 树搜索,并将其命名为 Upper Confidence Bounds for Trees(UCT)方法。这其实是用在当前众多 MCTS 实现中的算法版本。 UCT可以被描述为 MCTS 的一个特例:UCT = MCTS + UCB。
MCTS算法是一种决策算法,每次模拟(simulation)分为4步: Tree traversal(树的遍历): 其中,表 示 状态的平均value(下面会进一步解释) Node expansion(拓展节点) Rollout (random simulation)(模拟) Backpropagation(方向传播) 蒙特卡洛计算过程 UCB(Upper Confidence Bounds置信上限)其实就是UCT(UCB for Tree)中需要计算...