AAAIDec, 2021

Monte-Carlo 树搜索中的分裂移动

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TL;DR本研究提出了一种适用于任意分解动作的 Monte-Carlo Tree Search 算法，并对棋盘游戏进行了测试，得出结论认为分解设计对单动作和多动作游戏都非常有益。
split movesmonte-carlo tree searchboard gamessplit designmulti-action games
发现论文，激发创造
  • 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

  • 单智能体优化：通过蒙特卡罗树搜索进行策略迭代

    本文提出了一种使用基于 Monte-Carlo Tree Search 和深度强化学习相结合的方法的搜索算法，通过 1）用于潜在无限奖励问题的新颖行动价值规范机制，2）定义虚拟损失函数实现有效搜索并行化，以及 3）由自我对弈逐代训练的策略网络引导搜索，来提高搜索算法的效果。我们在同类游戏 SameGame 上进行实验，结果表明我们的算法在多个游戏宽度上优于基准算法，并与公共状态搜索问题的最新算法竞争力相当。

    May, 2020

  • 不同游戏中蒙特卡罗树搜索性能的表征

    我们描述了一个初步的数据集，该数据集包括了 268,386 个不同游戏中的 61 个不同代理的对局，旨在研究 Monte-Carlo Tree Search 在各种游戏中的表现和改进方法，以及对数据集的预测模型训练和未来计划。

    Jun, 2024

  • 面向目标导向规划的分治蒙特卡罗树搜索

    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。

    Apr, 2020

  • 达芬奇密码游戏策略模拟的蒙特卡罗树搜索算法的开发与应用

    通过比较分析基于 CPU 和 GPU 的 MCTS 算法在分支分歧情况下的性能，我们发现 CPU 实现呈线性改进趋势，而 GPU 实现呈现出非线性的增强模式和明显的性能下降。这些发现对于优化并行计算架构上的游戏策略算法具有重要的考虑价值。

    Mar, 2024

  • 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

  • 蒙特卡罗树搜索中价值备份和探索的统一视角

    研究提出两种方法来提高蒙特卡罗树搜索 (Monte-Carlo Tree Search，MCTS) 算法中的收敛速率和探索程度，基于引入的备份操作与熵正则化，提供强有力的理论保证，实验证明方法有效。

    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

  • 蒙特卡罗树搜索中的贝叶斯推断

    本文介绍了一种基于贝叶斯框架与高斯近似算法的 Monte-Carlo Tree Search 方法，旨在更准确地估算节点价值和不确定性，并证明了该方法的在策略和非策略情境下的收敛性和实现的优越性。

    Mar, 2012

  • 蒙特卡罗规划：理论上的快速收敛遇见实际上的高效率

    该研究通过合理连接基于 MCTS 的两种不同种类算法来实现在短时间内寻求合理 good action，同时保持 BRUE 算法的优秀的收敛性能和指数级性能提高的保障。

    Sep, 2013