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蒙特卡洛树搜索(MCTS)进行模拟的实现流程

2019-11-06 08:39:48

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供稿：网友

首先，要明确的一点是，算法并不用了解游戏的领域知识。在一个游戏模拟过程中，相关决策的组合可能是一个很大的数，我们如何控制这个模拟行为是满足一定时间上的限制的。我们允许一个参数来控制时间。每次模拟一条路径，直到timeout模拟结束。下面先介绍MCTS。 4个阶段，选择，扩展，模拟，回溯更新 %20 %20选择胜率大的分支进行搜索（7/10->5/6->3/3)，到了3/3叶子节点进行展开选择一个action， %20然后进行模拟，评估这个action的结果。然后把结果向上回溯到根节点。 %20研究的论文将MCTS和UCB1结合得到信任度上限树(Upper%20Confidence%20bound%20applied%20to%20Trees(UCT))算法。 %20 %20然后介绍UCB1 本人应用到POMDP模型后，本人的设计流程如下：

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