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🧠 人工智能教程：蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）

什么是MCTS？

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种用于决策制定的算法，常用于游戏AI和复杂问题求解。它结合了随机模拟与树形搜索，通过不断探索可能的行动路径来选择最优策略。

核心原理

1. 选择（Selection）
   从根节点出发，根据某种策略（如UCB公式）选择最有潜力的子节点。
   🎲 示例：在围棋中，MCTS会优先探索棋盘上关键区域

   

2. 扩展（Expansion）
   对选定的节点进行扩展，生成新的子节点（未探索的状态）。
   📦 示例：新增一个未落子的棋位作为扩展节点

   

3. 模拟（Simulation）
   从扩展的节点开始，进行随机走步直到游戏结束，记录结果。
   🕹️ 示例：模拟100次棋局，统计胜负概率

   

4. 回溯（Backpropagation）
   根据模拟结果更新路径上的节点统计信息（如胜率、访问次数）。
   🔄 示例：回溯并调整节点的优先级

   

应用场景

• 游戏AI：如围棋、国际象棋、跳棋等博弈类游戏。
• 路径规划：在复杂环境中寻找最优路径。
• 强化学习：作为策略优化的一部分（如AlphaGo）。

优点与局限

✅ 优点

• 简单易实现，适合非完美信息游戏。
• 可动态调整探索策略，适应不同场景。

❌ 局限

• 计算资源消耗较大，需优化效率。
• 对长期策略的评估可能不足。

扩展阅读

想深入了解MCTS的进阶应用？可以查看我们的游戏AI专题教程：
🔗 /ai_tutorials/game_ai_introduction

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