蒙特卡洛树搜索的主要流程是

什么？

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search, MCTS）是一种计算机程序在不知道完整解决方案情况下，在一些策略游戏中生成决策的方法。这种方法在AlphaGo中得到了广泛应用，并使AlphaGo战胜了人类顶尖围棋选手。

那么，蒙特卡洛树搜索的主要流程是什么？让我们从多个角度分析。

1. 概念

MCTS是一种基于树搜索的方法，它建立一棵树（也称搜索树），树的每个节点代表一个游戏的局面，每个节点都至少被访问一次。MCTS通过扩展树来发现新的棋步，并计算出每个步骤的胜率。最后，它选择棋手可以采取的最优决策。

2. 流程

MCTS的主要步骤包括四个阶段：选择（Selection）、扩展（Expansion）、模拟（Simulation）和回溯（Backpropagation）。

选择：从根节点开始，沿着树走到叶节点。选择的过程中使用一种策略（例如UCB1算法），计算每个节点的UCT（Upper Confidence Bound Applied to Trees）值，以决定优先级。

扩展：如果当前叶节点可扩展，就将其扩展。这相当于选择一项可能的行动并在树上创建一个新节点。

模拟：使用默认策略（例如随机策略）在新的叶节点处进行模拟，并计算出哪个操作会导致最终胜利。

回溯：从刚才创建的节点，回溯到根节点，将模拟的结果反馈给每个经过的节点并更新这些节点的UCT值。

3. 优点

MCTS方法在游戏中表现出色，具有以下优点：

- 可以用于许多不同的游戏；

- 美国国立标准技术研究所（NIST）证明了MCTS方法对解决各种难题的有效性，并将其作为未来智能网格的一部分提出；

- MCTS通常比传统搜索方法（例如Minimax）快很多；

- 与其他类似方法一样，它可以直接与游戏引擎交互，因此它可以在任何时候关闭。

4. 应用

MCTS在许多领域中都有着广泛的应用，除上述的棋类游戏之外，还包括：

- AI玩家（例如在扫雷游戏中）；

- 推荐系统；

- 参数调整；

- 以及其他许多领域。