蒙特卡洛树搜索的主要流程有哪些_ 详细原理 蒙特卡洛树搜索 🎲🔍
发布时间：2025-03-08 18:04:15来源：
🎮 背景介绍：
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种用于决策过程中的算法，它在游戏AI中有着广泛的应用。相较于传统的搜索算法，MCTS能够更有效地平衡探索与利用，尤其是在复杂度极高的情况下。
💡 主要流程：
1️⃣ 选择阶段：从当前状态开始，根据已有信息（例如，访问次数和赢率），沿着策略不断向下探索，直到到达一个未完全展开的状态节点。
🔍 评估阶段：对未展开的节点进行模拟，即随机玩游戏直到结束，并记录结果。这个过程可能需要多次重复以获得更准确的结果。
🔄 回溯阶段：将模拟结果回传给父节点及其祖先节点，更新它们的相关统计信息，如访问次数和赢率。
🌱 扩展阶段：根据回溯阶段的结果，在某些情况下可能会扩展新的子节点，以便于后续的选择阶段。
这些步骤循环往复，最终形成一棵树，树的根节点代表初始状态，而树的深度则表示了决策的复杂性。通过这种方式，MCTS能够在复杂的环境中找到合理的解决方案。
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