Feb, 2024

通过关注未知的蒙特卡洛树搜索提升探索能力

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TL;DRAmEx-MCTS is a novel formulation of Monte-Carlo tree search that decouples value updates, visit count updates, and the selected path, resulting in a considerably broader search using identical computational resources and surpassing classical MCTS and related approaches.
monte-carlo tree searchamex-mctsvalue updatesvisit count updatesexploration-exploitation balancing
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

  • 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

  • 明智地利用思考时间：使用虚拟扩展加速 MCTS

    本文提出了一种计算时间与性能之间折衷的新算法 Virtual-MCTS，可以适应性地将更多的计算时间用于更困难的状态上，同时相对较少地用于简单状态，演示表明此方法在限时和限制的资源任务下具有很好的性能表现，相较于原算法仅需 50% 以下的计算时间。

    Oct, 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

  • 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

  • 蒙特卡罗树下降用于黑盒优化

    本文研究了在黑盒优化中通过引入 Monte Carlo Tree Search 方法和结合具备随机搜索功能和高斯过程的新下降方法等技术，以实现更快速的优化。实验结果表明，所提出的方法在各种有挑战性的基准问题上表现优越。

    Nov, 2022

  • 蒙特卡罗树搜索与自动化机器学习

    在 AutoML 任务中，使用基于蒙特卡罗树搜索（MCTS）的方法 Mosaic 来处理混合结构和参数昂贵的黑盒优化问题，并在基准测试中获得了统计显著的性能提升。

    Jun, 2019

  • 蒙特卡洛搜索算法 探索蒙特卡洛树搜索 探索术语

    本文提出使用蒙特卡罗搜索设计数学表达式作为蒙特卡罗树搜索算法的探索项，优化了 PUCT 和 SHUSS 树搜索算法的根探索项，使得在小型搜索预算下，这些发现的根探索项使得两种算法与常规的 PUCT 算法有竞争力。

    Apr, 2024

  • 在转移不确定性条件下的蒙特卡洛树搜索

    研究纸中提出了一种改进 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 框架的算法，它能够在环境模型存在不完全时搜索更加确定的转换，从而提高搜索行为和性能。

    Dec, 2023

  • 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