Könnten Sie mir den Algorithmus der Forschung mit einem Bergbaum-Carlo erklären?
Der Algorithmus der Monte Carlo Baumsuche (Monte Carlo Tree Search - MCTS) ist eine Technik der künstlichen Intelligenz, die hauptsächlich in Spielen und anderen sequentiellen Entscheidungsproblemen unter Unsicherheiten verwendet wird. Der Algorithmus basiert auf einer stochastischen Simulation des Spiels oder Problems, in der eine Reihe möglicher Bewegungen simuliert wird, und auf der Verwendung einer Baumstruktur, um die gemachten Bewegungen und ihre Erfolgschancen zu verfolgen. Der MCTS-Algorithmus arbeitet iterativ, zyklisch die folgenden Schritte laufend: Auswahl: Ausgehend von der Wurzel des Baumes wird der Knoten mit der maximalen oberen Vertrauensbindung (UCB) ausgewählt, eine Funktion, die die Erforschung der weniger bekannten Optionen und die Nutzung der bereits erforschten Optionen ausbalanciert. Erweiterung: Der ausgewählte Knoten wird erweitert und fügt alle seine möglichen Kinder hinzu, d.h. die möglichen Bewegungen, die durch den aktuellen Zustand des Spiels oder Problems gemacht werden können. Simulation: Eine Simulation aus dem neu hinzugefügten Knoten, mit Hilfe einer zufälligen oder heuristischen Strategie, um das Ergebnis der Simulation zu bestimmen.