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。
对于搜索的优化主要考虑如何高效扩展搜索树。蒙特卡洛树搜索算法分为以下四个步骤: 选择:从根节点向下递归选择子节点,直至到达叶节点或是到达还未被扩展过子节点的节点L; 扩展:随机扩展未被扩展的后继节点M; 模拟:从M节点出发模拟扩展搜索树直至终止节点; 反向传播:将模拟所得的结果回溯更新模拟路径中M以上(含M)节...
DeepMind 的开发者将来自机器学习和树搜索的不同技术结合到一起而实现了这一结果。其中之一就是蒙特卡洛树搜索（MCTS/Monte Carlo Tree Search）算法。这个算法很容易理解，而且也在游戏人工智能领域外有很多应用。下面我将解释 MCTS 算法背后的概念，并且还将简要介绍欧洲航天局是如何使用该算法来规划星际飞行的。完美...
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(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,最引人注目的是在游戏中的使用。一个主要例子是电脑围棋程序[1],它也用于其他棋盘游戏、即时电子游戏以及不确定性游戏。其实原理也不是很复杂,蒙特卡洛树搜索的每个循环包括四个步骤: 选择Selection:从根节点 R 开始...
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(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 ...
蒙特卡罗树搜索是非常有名的经典机器学习算法,它可以用来快速搜索黑盒问题的最优解。很多前沿的全局优化算法(例如某些求解大规模最优分子结构的算法),乃至(深层网络)强化学习算法(例如知名的 AlphaGo 下围棋的算法),也是受这个算法的启发而提出来的。这个算法有很多变体,可以用来解决状态和动作/决策空间是离散、连续的...
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。