蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）是一种在强化学习领域中常用的算法，它通过模拟来评估不同策略的价值。在围棋这个复杂的游戏中，MCTS 有着广泛的应用。本文将介绍 MCTS 在围棋中的应用及其原理。

MCTS 工作原理

MCTS 主要包括以下几个步骤：

  1. 选择：从根节点开始，根据一定的策略选择下一个节点。
  2. 扩展：如果选中的节点尚未完全展开，则添加新的子节点。
  3. 模拟：从选中的节点开始，进行一系列的随机模拟，直到达到终止条件。
  4. 评估：根据模拟的结果更新节点的统计信息。
  5. 回溯：根据更新后的统计信息，从叶子节点回溯到根节点，更新路径上的节点信息。

MCTS 在围棋中的应用

在围棋中，MCTS 可以用于以下两个方面：

  1. 策略搜索：通过 MCTS 搜索出当前局面下最优的策略。
  2. 价值评估：通过 MCTS 评估当前局面的价值。

策略搜索

在围棋中，MCTS 可以通过以下步骤进行策略搜索：

  1. 初始化：创建一个根节点，代表当前局面。
  2. 选择：根据一定的策略选择下一个节点。
  3. 扩展：如果选中的节点尚未完全展开，则添加新的子节点。
  4. 模拟：从选中的节点开始，进行一系列的随机模拟，直到达到终止条件。
  5. 评估：根据模拟的结果更新节点的统计信息。
  6. 回溯：根据更新后的统计信息，从叶子节点回溯到根节点，更新路径上的节点信息。
  7. 重复步骤 2-6，直到达到一定的迭代次数或时间限制。

价值评估

在围棋中，MCTS 可以通过以下步骤进行价值评估：

  1. 初始化：创建一个根节点，代表当前局面。
  2. 选择：根据一定的策略选择下一个节点。
  3. 扩展：如果选中的节点尚未完全展开，则添加新的子节点。
  4. 模拟：从选中的节点开始，进行一系列的随机模拟，直到达到终止条件。
  5. 评估：根据模拟的结果计算当前局面的价值。
  6. 回溯：根据评估结果，从叶子节点回溯到根节点，更新路径上的节点信息。

扩展阅读

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希望这篇文章能帮助您了解 MCTS 在围棋中的应用。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言交流。👇