MCTS
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2025-03-10 03:09:11
摘要 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是一种用于决策制定的算法，尤其适用于那些状态空间复杂度高且无法使用传统搜索算
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是一种用于决策制定的算法，尤其适用于那些状态空间复杂度高且无法使用传统搜索算法解决的问题。它通过随机采样来构建一棵决策树，并基于采样的结果来进行策略选择。这种方法在围棋、国际象棋等复杂的策略游戏中得到了广泛应用。
MCTS算法主要由四个步骤组成：选择、扩展、模拟和反向传播。首先，从当前节点开始，按照某种策略选择一个子节点进行深入探索；然后，在必要时扩展该子节点，即创建新的子节点；接下来，对新生成的节点进行一次或多次模拟，以评估其优劣；最后，将模拟的结果反馈给父节点及其祖先节点，从而更新它们的价值估计。
与传统的搜索算法相比，MCTS不需要预先定义复杂的启发式函数，而是依靠大量的随机采样来指导搜索过程。因此，它特别适合处理那些规则难以用数学公式精确描述的问题。近年来，随着计算能力的提升以及深度学习技术的发展，MCTS算法的应用范围正在不断扩大。
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