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        蒙特卡洛樹是什么算法

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        蒙特卡洛樹是什么算法

        將游戲中所有的可能性表示成一棵樹,樹的第N層就代表著游戲中的第N步。樹的node數(shù)是隨著樹的深度成指數(shù)增長的,不考慮剪枝,每個node都是需要進行估值的。Minimax tree在諸如象棋,黑白棋等傳統(tǒng)游戲中取得了巨大的成功,主要原因還是有兩個,1、 游戲本身的探索空間相對較小,配合剪枝,開局和殺棋棋譜,非平衡樹探索等優(yōu)化技術(shù),加上并行計算和Iterative Deepening,使得探索到樹的深層甚至底層成為可能。2、 搜素的最終目的就是找出對自己最有利的一步,而判斷是不是有利自然需要一定的評判標準。一般我們用一個評價函數(shù)來作為標準。象棋等游戲的子有不同的強弱,并且有明確的目的性(諸如殺死對方的王),容易人工設(shè)計出或者通過機器學(xué)習(xí)得出一個良好的評價函數(shù)來正確評估一步落子所引發(fā)的后續(xù)局面。
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        導(dǎo)讀將游戲中所有的可能性表示成一棵樹,樹的第N層就代表著游戲中的第N步。樹的node數(shù)是隨著樹的深度成指數(shù)增長的,不考慮剪枝,每個node都是需要進行估值的。Minimax tree在諸如象棋,黑白棋等傳統(tǒng)游戲中取得了巨大的成功,主要原因還是有兩個,1、 游戲本身的探索空間相對較小,配合剪枝,開局和殺棋棋譜,非平衡樹探索等優(yōu)化技術(shù),加上并行計算和Iterative Deepening,使得探索到樹的深層甚至底層成為可能。2、 搜素的最終目的就是找出對自己最有利的一步,而判斷是不是有利自然需要一定的評判標準。一般我們用一個評價函數(shù)來作為標準。象棋等游戲的子有不同的強弱,并且有明確的目的性(諸如殺死對方的王),容易人工設(shè)計出或者通過機器學(xué)習(xí)得出一個良好的評價函數(shù)來正確評估一步落子所引發(fā)的后續(xù)局面。

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        將游戲中所有的可能性表示成一棵樹,樹的第N層就代表著游戲中的第N步。樹的node數(shù)是隨著樹的深度成指數(shù)增長的,不考慮剪枝,每個node都是需要進行估值的。Minimax tree在諸如象棋,黑白棋等傳統(tǒng)游戲中取得了巨大的成功,主要原因還是有兩個,1、 游戲本身的探索空間相對較小,配合剪枝,開局和殺棋棋譜,非平衡樹探索等優(yōu)化技術(shù),加上并行計算和Iterative Deepening,使得探索到樹的深層甚至底層成為可能。2、 搜素的最終目的就是找出對自己最有利的一步,而判斷是不是有利自然需要一定的評判標準。一般我們用一個評價函數(shù)來作為標準。象棋等游戲的子有不同的強弱,并且有明確的目的性(諸如殺死對方的王),容易人工設(shè)計出或者通過機器學(xué)習(xí)得出一個良好的評價函數(shù)來正確評估一步落子所引發(fā)的后續(xù)局面。
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