双人博弈问题中的蒙特卡洛树搜索算法的改进

• 作者: 丁泽军 季辉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 蒙特卡洛树搜索 剪枝策略 双人博弈问题
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 第十六届中国机器学习会议
• 页码范围: 140-143
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 5046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.01.023

摘要

蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种针对决策类博弈游戏,运用蒙特卡洛模拟方法进行评估博弈策略的启发式搜索算法.但是,在面对计算机围棋这种复杂的决策过程时,简单的蒙特卡洛树搜索过程往往由于计算量大,收敛速度非常慢.由于双人博弈游戏中的蒙特卡洛树搜索不能收敛于双人博弈的最佳决策策略,因此提出蒙特卡洛树搜索结合极大极小值算法的改进算法,使得搜索结果不会因为蒙特卡洛方法的随机性而失真.为了进一步提高复杂双人博弈游戏中搜索算法的计算效率,还结合了几种常见的剪枝策略.实验结果说明,所提算法显著改进了蒙特卡洛树搜索的准确性和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁泽军	中国科学技术大学物理系	21	55	4.0	7.0
2	季辉	中国科学技术大学物理系	2	54	2.0	2.0