Apr, 2020

面向目标导向规划的分治蒙特卡罗树搜索

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TL;DR提出了一种名为 DC-MCTS 的计划算法，用于解决目标导向的强化学习问题，该算法通过给出中间子目标来逐步划分初始任务，并独立递归地解决更简单的任务，从而实现改进策略， 使规划顺序具有灵活性，得到了在格子世界和各种连续控制环境中的强大表现。
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发现论文，激发创造
  • 模拟器上的多样化，Top-k 和 Top-Quality 规划

    使用蒙特卡洛树搜索方法来解决无法使用经典规划器解决的问题，并在路径规划问题中演示了该方法可以生成多样化和高质量的计划集合。

    Aug, 2023

  • 连续蒙特卡罗图搜索

    本文提出了 Continuous Monte Carlo Graph Search（CMCGS），一种将 Monte Carlo Tree Search（MCTS）扩展到连续状态和动作空间的在线规划方法，并在 DeepMind Control Suite 基准测试和 2D 导航任务中表现优异。

    Oct, 2022

  • 蒙特卡洛树搜索：近期修改和应用综述

    本文调查了 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 在领域特定修改和混合方法方面的应用，这种方法依赖于智能树搜索并平衡探索和利用。

    Mar, 2021

  • C-MCTS：蒙特卡洛树搜索进行安全规划

    提出了一种基于 Constrained MCTS 框架的采样式规划算法，使用安全性评论家评估代理的代价，能更有效地满足代价约束条件，且在模型不匹配时更少受到代价违规的影响。

    May, 2023

  • 使用 MCTSnets 学习搜索

    该论文提出了一种名为 MCTSnet 的体系架构，其将基于模拟的搜索嵌入神经网络中，并通过向量嵌入扩展，评估和备份。该网络的参数进行端到端的训练优化，应用于小范围的搜索中，显著优于 MCTS 基线的性能。

    Feb, 2018

  • 风险感知和多目标强化学习的蒙特卡罗树搜索算法

    本文提出了两种基于蒙特卡罗树搜索的算法，能够针对非线性效用函数计算风险意识和多目标环境下的回报策略，并考虑累计回报，同时，这两个算法在多目标强化学习中，预期回报的表现超越了现有的最优算法。

    Nov, 2022

  • 多代理路径规划的蒙特卡洛树搜索：初步结果

    研究了多智能体路径规划中如何利用蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search）解决问题，提出了一种适用于多智能体路径规划的改进 MCTS 变种，通过计算个体路径和奖励来指导搜索过程，实验证明该方法优于基线规划算法。

    Jul, 2023

  • 带策略增强蒙特卡罗树搜索的非静态环境决策

    通过结合强化学习和计划，提出了一种称为 Policy Augmented MCTS（PA-MCTS）的新型混合决策方法，将策略的动作价值估计结合到 MCTS 中，以更好地适应非稳态环境下的决策制定。经测试，PA-MCTS 相对于标准 MCTS 和纯强化学习能更快地收敛并做出更好的决策。

    Feb, 2022

  • 一种高效的动态采样策略用于蒙特卡洛树搜索

    本文探讨在有限时间马尔可夫决策过程的框架下，基于树形搜索策略的蒙特卡罗树搜索 (MCTS)。提出了一种动态抽样树策略，有效地分配有限的计算预算，以最大化选择最佳根节点动作的正确性概率。实验结果表明，所提出的树策略比其他竞争方法更有效。

    Apr, 2022

  • 学习即规划：通过蒙特卡罗树搜索实现接近 Bayes 最优强化学习

    使用前向搜索稀疏采样算法（FSSS）可以实现接近 Bayes 最优行为，从而使用 Monte-Carlo 树搜索算法有效地处理状态空间极大或无限大的马尔可夫决策过程（MDPs）。

    Feb, 2012