蒙特卡洛树搜索matlab程序
蒙特卡洛树搜索基于大数定律原理,即在重复的试验中,随着试验次数的增加,时间的发生频率趋于一个稳定值。同样,当模拟的次数足够多,模拟后获得最佳收益的节点,就接近于理论上真实的最佳收益节点,那么这个节点所包含的行动就是当前状态下的最优选择。蒙特卡洛树搜索算法按照:选择、扩展、模拟、返回的步骤,实现对节点的探索和评估,选择最佳状态。
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应用介绍
蒙特卡洛树搜索是一种人工智能最优决策方法。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。因其在围棋程序的成功应用而快速受到人们关注。在博弈游戏之外,蒙特卡洛树搜索(MCTS)可以用在以{state状态,action行动} 定义 ,以及用模拟进行预测输出结果的任何领域。
蒙特卡洛树搜索基于大数定律原理,即在重复的试验中,随着试验次数的增加,时间的发生频率趋于一个稳定值。同样,当模拟的次数足够多,模拟后获得最佳收益的节点,就接近于理论上真实的最佳收益节点,那么这个节点所包含的行动就是当前状态下的最优选择。
蒙特卡洛树搜索算法按照:选择、扩展、模拟、返回的步骤,实现对节点的探索和评估,选择最佳状态。
程序基于MATLAB语言,面对对象编程,给出了对节点的价值评估以及选择状态的树搜索步骤,可以针对具体应用对其进行修改。
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文件列表(部分)
名称 | 大小 | 修改日期 |
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Node.m | 8.35 KB | 2023-07-56 |
State.m | 3.12 KB | 2023-07-00 |
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