Jul, 2023

多代理路径规划的蒙特卡洛树搜索：初步结果

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TL;DR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。
multi-agent pathfindingmonte-carlo tree searchcollision-free pathsvariantreward
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

  • 分布式蒙特卡洛树搜索用于部分可观察多智体路径规划

    我们提出了一种基于分布式多智能体蒙特卡罗树搜索方法的多智能体路径规划算法，通过利用智能体的观察结果重新创建内在的马尔科夫决策过程，并结合针对多智能体任务的定制化神经蒙特卡罗树搜索算法进行路径规划，实验证明该方法优于现有的学习型多智能体路径规划器。

    Dec, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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