Jun, 2024

不同游戏中蒙特卡罗树搜索性能的表征

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TL;DR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。
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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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 学习停止：动态模拟蒙特卡罗树搜索

    本文提出一种名为 Dynamic Simulation MCTS 的算法，它通过预测当前状态的不确定性来决定是否停止搜索，实现了在不降低胜率的情况下，将 NoGo 智能体训练速度提高了 2.5 倍，并在同样的平均模拟次数下，取得了 61% 的胜率。

    Dec, 2020

  • 基于模拟的策略分析的蒙特卡罗树搜索

    本文提出使用自动规划代理来模拟不同技能水平的人来生成游戏过程，并从中收集指标以评估当前的游戏设计并确定其潜在缺陷。本文以 Scrabble 和 Cardonomicon 为案例，展示了使用模拟代理来模拟人类玩家如何从游戏中提取度量（在 Scrabble 的情况下）以及突出设计缺陷（在 Cardonomicon 的情况下）。

    Aug, 2019

  • 蒙特卡洛树搜索中的前瞻性病理学

    本研究通过引入一种新的合成游戏家族，从理论和实验两个方面研究了 UCT 算法的前瞻病理学，表明 UCT 算法在一些游戏中存在病理行为。

    Dec, 2022

  • 超越游戏：神经蒙特卡罗树搜索应用的系统综述

    本研究回顾了 129 篇关于神经蒙特卡罗树搜索方法在除游戏外的领域应用的同行评审文章，旨在系统评估此类方法在实践中的构造方式，以及它们在其他领域中是否成功应用。研究发现这类方法在各种领域中都有应用，采用了多种不同的学习策略和价值函数指导搜索树，并且采用了不同的训练方法。本文扫描了神经蒙特卡罗树搜索算法家族在实践问题中的现有景象，这是针对特定问题及要求设计此类算法的更加原则性的步骤的开端。

    Mar, 2023