MCTS算法 (mcts算法 加快)

在计算机科学领域，蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）是一种用于决策制定的随机模拟算法。该算法被广泛应用于各种领域，如人工智能、游戏设计和优化问题的解决。MCTS算法通过结合深度学习和概率论的方法，能够有效地解决复杂的决策问题，是一种强大而灵活的算法。

MCTS算法的核心思想是通过不断地模拟可能的决策路径，以找到最优解。算法的过程可以分为四个关键步骤：选择、扩展、模拟和回溯。在选择阶段，算法会根据一定的策略选择一个节点进行扩展；在扩展阶段，会生成新的节点来扩展当前节点的搜索空间；模拟阶段则是通过随机模拟来评估每个节点的价值；最后，在回溯阶段，算法会根据模拟结果更新每个节点的价值，以便在下一轮搜索中做出更好的决策。

一个典型的MCTS算法包括四个关键组件：选择策略、扩展策略、模拟策略和回溯策略。选择策略旨在确定哪个节点应该被扩展；扩展策略决定如何生成新的节点；模拟策略用于评估节点的价值；回溯策略则用于更新节点的价值。这四个组件相互协作，使得MCTS算法能够在复杂的决策空间中找到最优解。

除了基本的MCTS算法外，还有一些改进版的算法，如快速MCTS算法、并行MCTS算法等。这些改进版的算法在提高搜索效率和加速决策过程方面有着显著的优势。例如，快速MCTS算法通过优化选择和模拟策略，能够更快地收敛到最优解；并行MCTS算法则利用多核处理器或分布式系统，实现并行搜索，从而在解决大规模问题时表现出色。

MCTS算法是一种强大的决策制定算法，可以应用于各种领域，并且在处理复杂问题时表现出色。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，MCTS算法有望在更多领域发挥重要作用，为解决现实生活中的复杂问题提供更有效的解决方案。

蒙特卡洛树搜索MCTS

AlphaGo Zero跟AlphaGo的最大区别是抛弃人类棋谱的，完全通过自我对弈来学会下棋的，并且仅用40小时就到达了AlphaGo的棋力。

过程是这样，首先生成棋谱，然后将棋谱作为输入训练神经网络，训练好的神经网络用来预测落子和胜率。如下图：

在AlphaGo Zero中蒙特卡洛树搜索主要是用来生成棋谱的

MCTS算法是一种决策算法，每次模拟（simulation）分为4步：

第一、二步的流程（遍历、拓展节点）：

1.从状态S0开始，要在下面两个动作中进行选择（假设只有两个动作可选），选择的标准就是值， 选择最大化 UCT 的节点作为下一个节点 。初始情况两个,按顺序选择S1 2.判断目前的结点S1(current node)是不是叶节点，这里叶节点是指其没有被展开（expansion）过。 3.接下来，按照流程图，需要判断结点S1被访问的系数是否为0。是0，则要进行Rollout。(Rollout其实就是在接下来的步骤中每一步都随机采取动作，直到停止点（围棋中的对局结束），得到一个最终的value。)==>假设Rollout最终值为20. ，即利用Rollout最终得到的value来更新路径上每个结点的T,N值。(之后把Rollout的结果删除：MCTS的想法就是要从出S0发不断的进行迭代，不断更新结点值，直到达到一定的迭代次数或者时间。) 5.如果没有达到一定的迭代次数或者时间，继续从根节点进行1-4

第三步rollout模拟:

例子说明见: 蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法-计算过程 ，视频讲解见B站: 【MCTS】Youtube上迄今为止最好的蒙特卡罗树搜索讲解

相比极大极小法（minimax）。这个策略假定你的对手发挥了最好的博弈水平，然后以此调整策略来最大化你的收益。简单地说，给定状态，你想要找到一个能产生最大收益的 move ，假定你的对手想要最小化你的收益（最大化他自己的收益）。因此，名字叫作 极小化极大 。

极小化极大算法的最大劣势 是，需要扩展整个博弈树。对于分支因子较高的博弈（例如围棋或者国际象棋），这会导致庞大的博弈树从而失败。

UCT是一个让我们从已访问的节点中选择下一个节点来进行遍历的函数，也是MCTS的核心函数。

第一部分是​ ，也称作exploitation component

可以看做是子节点Vi的胜率估计（总收益/总次数=平均每次的收益）。但是不能只选择胜率高的下一步，因为这种贪婪方式的搜索会很快导致游戏结束，这往往会导致搜索不充分，错过最优解。

举个简单的例子。现在假设MCTS的UCT函数只用了探索成分，从根节点开始，我们对所有子节点进行了一次模拟，然后在下一步中只访问至少赢了一次的子节点。那么在第一次模拟中那些不幸未被选中的节点（实际中rollout策略函数通常是随机的）将会被立刻抛弃

，这个成分更倾向于那些想对较少被探索的节点N(Vi)小。

参数c是exploitation和exploration之间的折中系数。

终止条件(or)：

当MSCT程序结束时，最佳的移动通常是访问次数最多的那个节点，也是UCT最大的点。

深度学习入门：AlphaGo Zero蒙特卡洛树搜索

蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法-计算过程

【MCTS】Youtube上迄今为止最好的蒙特卡罗树搜索讲解

python实现的基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)与UCB的五子棋游戏

mctspy：蒙特卡洛树搜索算法的python实现

阿尔法狗核心算法是什么

阿尔法狗的核心算法主要是基于深度学习的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的变种。这些神经网络被训练来模拟人类棋手的策略，以在围棋游戏中进行预测和决策。

具体来说，阿尔法狗使用了一种称为“蒙特卡罗树搜索”（MCTS）的算法，该算法结合了深度学习和人工智能技术，以在复杂游戏中进行搜索和决策。MCTS通过模拟人类棋手的思考过程，逐步构建出一种近似最优解的策略。

在神经网络方面，阿尔法狗使用了多个卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的变种，这些网络能够从大量数据中学习并模拟人类棋手的决策过程。通过深度学习技术，阿尔法狗可以理解围棋游戏的规则和复杂度，从而更好地进行决策和预测。

在算法上，阿尔法狗使用了“策略网络”（Policy Net）和“值网络”（Value Net）两种神经网络。策略网络负责预测下一步棋子移动后的对局结果和对手的下一步行动，而值网络则负责评估当前局势下的最优棋步。这两者相互协作，共同完成了阿尔法狗的核心算法。

此外，阿尔法狗还采用了“深度残差学习”（Deep Residual Learning）的技术，通过这种方法，神经网络可以更快地学习和优化，从而提高决策速度和准确性。

总的来说，阿尔法狗通过模拟人类棋手的决策过程，利用深度学习的神经网络和蒙特卡罗树搜索算法的结合，实现了在围棋游戏中的卓越表现。

阿尔法狗最终胜利的核心算法是

阿尔法狗最终胜利的核心算法是基于深度学习的神经网络算法。

具体来说，它使用了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。首先，卷积神经网络用于识别棋盘上的棋子，并对棋盘进行卷积处理，提取出有用的特征，如棋子的位置、大小、颜色等。这些特征被用于预测当前位置上落子后，下一步可能出现的所有局面。其次，长短期记忆网络用于处理长期依赖关系。在围棋中，落子的影响可能涉及到多步以后的位置。因此，阿尔法狗需要一种能够处理这种长期依赖关系的算法。长短期记忆网络可以有效地捕捉这种关系，预测落子后几步或几十步后的局面。此外，阿尔法狗还采用了蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法来优化搜索过程。MCTS是一种用于在复杂决策环境中进行搜索的算法，它可以在搜索过程中进行多次尝试和迭代，以找到最优解。在阿尔法狗的算法中，MCTS与神经网络紧密结合，通过模拟人类下棋的思考过程，优化搜索策略，提高胜率。

综上所述，阿尔法狗的核心算法包括卷积神经网络、长短期记忆网络以及蒙特卡罗树搜索算法。这些算法的共同作用，使得阿尔法狗能够更好地理解和预测围棋的复杂性，最终赢得了胜利。

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