蒙特卡洛树搜索入门---强化学习
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)是一种在决策过程中减少模拟次数的启发式算法，尤其在围棋等游戏中大放异彩。它并非纯粹的蒙特卡洛方法，后者是用频率近似概率，而MCTS则更侧重于选择性地模拟，通过构建决策树来寻找最优策略。MCTS以直观或经验为基础，虽非最优解，但通常能找到可行解。
以围棋为例，决策树从当前棋盘状态开始，模拟每一步可能的结果，但通过UCB（Upper Confidence Bound）公式，MCTS会选择胜算较高的节点进行深入模拟，同时考虑了模拟次数和胜率的平衡。搜索过程分为选择、扩展、模拟和反向传播四个步骤。选择阶段依赖于策略选择节点，扩展是生成新节点，模拟则通过对弈预测结果，反向传播则更新节点统计信息。
在实际应用中，如AlphaGo，MCTS是其决策框架的基础，通过深度学习和强化学习的结合，提供强大的决策能力。对于复杂游戏，MCTS的效率至关重要。本文只是MCTS入门的介绍，深入学习还需参考更多专业资料。
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在实际应用中，如AlphaGo，MCTS是其决策框架的基础，通过深度学习和强化学习的结合，提供强大的决策能力。对于复杂游戏，MCTS的效率至关重要。本文只是MCTS入门的介绍，深入学习还需参考更多专业资料。