蒙特卡洛树搜索算法与AlphaGo

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2016年，AlphaGo以4比1战胜围棋世界冠军李世石，震惊了全世界。这一历史性时刻不仅是人工智能的一次重大突破，更引发了人们对 蒙特卡洛树搜索 （Monte Carlo Tree Search, MCTS）的广泛兴趣。 作为AlphaGo背后的核心算法之一，蒙特卡洛树搜索显示了其在 复杂决策 和 策略游戏 中的超强能力。 本文就来介绍一下蒙特卡洛树搜索的数学模型和应用。 蒙特卡洛树搜索的基本原理 蒙特卡洛树搜索广泛应用于需要决策和优化的问题中，是一种 基于统计模拟的启发式搜索算法 。 其 核心思想是通过随机模拟来评估每个可能的选择，从而构建一个决策树 。 MCTS主要包括四个步骤： 选择 （Selection）、 扩展 （Expansion）、 模拟 （Simulation）和 回传 （Backpropagation）。 选择 选择步骤的目标是找到当前树中最有希望的节点 。为此，我们使用上置信限（Upper Confidence Bound, UCB ………………………………