蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称 MCTS）是一种在强化学习领域常用的决策策略算法。它通过模拟随机样本来评估不同策略的价值，从而在决策时选择最优的策略。
MCTS 算法概述
MCTS 算法主要包含以下几个步骤：
- 选择：从根节点开始，选择具有最大优先级的节点进行扩展。
- 扩展：在选择的节点下生成新的子节点。
- 模拟：从选中的节点开始，随机选择路径进行模拟，直到达到终止状态。
- 更新：根据模拟的结果更新节点的优先级。
- 重复：重复以上步骤，直到满足终止条件。
MCTS 的应用
MCTS 算法在多个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：
- 棋类游戏：如国际象棋、围棋等。
- 机器人路径规划：如自动驾驶、机器人足球等。
- 强化学习：如 DeepMind 的 AlphaGo 就是基于 MCTS 算法。
扩展阅读
想要深入了解 MCTS 算法，可以阅读以下内容：