蒙特卡罗树搜索(MCTS):人工智能中的探索与决策利器

什么是 MCTS?
MCTS 是一种基于蒙特卡罗模拟的搜索算法,用于解决复杂决策问题。它通过构建一棵决策树来模拟所有可能的决策和结果,然后通过随机抽样来评估每个决策的潜在回报。
MCTS 的工作原理
MCTS 算法包含四个主要步骤:
1. 选择:从根节点开始,选择一个未完全探索的节点。
2. 扩展:创建该节点的一个子节点,代表一个新的决策或状态。
3. 模拟:使用蒙特卡罗模拟(随机抽样)来评估新节点的潜在回报。
4. 反向传播:将模拟结果传播回树中的父节点,更新它们的价值。
MCTS 的优势
MCTS 的应用
MCTS 已广泛应用于各种领域,包括:
MCTS 的趣味故事
据说 MCTS 最初是为一款名为“Go”的古老中国棋盘游戏而开发的。在 2016 年,使用 MCTS 算法的 AlphaGo 程序击败了世界顶尖人类 Go 玩家李世石,震惊了世界。
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