蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search）
发布时间：2016-06-27 栏目：人工智能 评论：0 Comments
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，它也用于其他棋盘游戏、即时电子游戏以及不确定性游戏。
蒙特卡洛树搜索的每个循环包括四个步骤：
- 选择（Selection）：从根结点R开始，选择连续的子结点向下至叶子结点L。下面的结点有更多选择子结点的方法，使游戏树向最优点扩展移动，这是蒙特卡洛树搜索的本质。
- 扩展（Expansion）：除非任意一方的输赢导致游戏结束，否则L会创建一个或多个子结点或从结点C中选择。
- 仿真（Simulation）：在结点C中进行随机布局。
- 反向传播（Backpropagation）：使用布局结果更新从C到R的路径上的结点信息。
蒙特卡罗方法的特点则有：
- 可以从经验中学习不需要环境模型
- 状态值函数的估计是相互独立的
- 只能用于episode tasks
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