蒙特卡罗树搜索的笔记

一、树搜索

树搜索算法：1.盲目搜索→深度优先、广度优先；2.贪心算法→A*；3.博弈树算法→极小化极大算法（minmax）假设对手每一步都是最优的策略，即对手永远能让我方收益最小化，这样得到的策略是最大化我方收益的策略

二、蒙特卡洛树搜索四个步骤

1.选择：从根节点开始，递归应用选择策略（不一定是最优的策略,常用：UCB）得到最需要被拓展的节点（这个节点不能是叶子节点也不能是走过了的节点）

2.拓展：上一步选定的节点生成一个或者多个子节点

3.模拟：即蒙特卡罗过程，从拓展的子节点开始采样模拟可能的结果，（取结果均值）用于对每个节点的评估

4.反向传播：模拟的结果传递到之前选择的节点，更新，更新后进行下一次最需要被拓展的节点的选择

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