考虑使用蒙特卡洛树搜索算法解决黑白棋问题。 具体地,考虑定义棋盘类用于描述某时刻的棋盘状态与完成棋盘操作,定义节点类用于建立蒙特卡洛树搜索的结构,定义 AI 类用于完成蒙特卡洛树搜索算法并给出某棋盘状态下 AI 的最优解。上述三个类中的算法具体描述如下。
这份代码也没有把采样的四个步骤分开,虽然可读性较差,但他这个写法也非常巧妙(虽然对于未探索完但探索了一部分的节点的处理有点小 bug),直接找出整条从根到叶子的树链,模拟的随机可以当成 select 的特例,而 extend 只需要对第一个随机选择的节点特殊处理即可。 也参考了这个黑白棋教程的 report 部分(,主要是对照...
蒙特卡洛树搜索算法在黑白棋AI中的应用主要集中在搜索过程的高效性和策略的优化上。其核心步骤包括：选择、扩展、模拟和反向传播，其中UCB score函数的调整和搜索次数的设定对AI性能至关重要。选择阶段，AI根据策略选择下一步落子位置；扩展阶段，基于当前状态生成可能的后续状态；模拟阶段，对选择的路径进行随...
其基本原理在此论题中是:早期的搜索会因缺少有信息依据的选择而有所偏差,因为在每次移动之下的子树没有完全的开拓,所以使用弱化是为了消除这些偏差{应该会减弱,但不会完全消除}。这种方式的弱化在黑白棋,三宝棋,和围棋[30]中并没有出现好的表现。当使用一个不同的MCTS算法[统一探寻的最佳推荐(BRUE){什么意思?需...