Künstliche Intelligenz monte-carlo-tree-search

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Ich habe in einem Reddit-Post über Alpha Go von diesem Konzept gehört. Ich habe versucht, die Zeitung und den Artikel durchzugehen, konnte aber den Algorithmus nicht wirklich verstehen. Kann jemand eine leicht verständliche Erklärung geben, wie der Monte-Carlo-Suchalgorithmus funktioniert und wie er zum Erstellen von KI-Bots zum Spielen verwendet wird?

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Wie wähle ich den besten Algorithmus für ein Brettspiel wie Checker?

Wie wähle ich den besten Algorithmus für ein Brettspiel wie Checker? Bisher habe ich nur drei Algorithmen betrachtet, nämlich Minimax, Alpha-Beta-Bereinigung und Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS). Offensichtlich sind sowohl das Alpha-Beta-Beschneiden als auch das MCTS Erweiterungen des grundlegenden Minimax-Algorithmus.

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Monte-Carlo-Baumsuche: Welche Arten von Bewegungen können leicht gefunden werden und welche Arten machen Probleme?

Ich möchte mit einem Szenario beginnen, in dem ich darüber nachdachte, wie gut MCTS funktionieren kann: Nehmen wir an, es gibt eine Verschiebung, die dem Suchbaum noch nicht hinzugefügt wurde. Es sind einige Schichten / Bewegungen zu tief. Aber wenn wir diesen Zug spielen, ist das Spiel im Grunde gewonnen. …

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Qualifiziert sich die Monte-Carlo-Baumsuche als maschinelles Lernen?

Nach meinem besten Verständnis ist der Monte-Carlo-Baumsuchalgorithmus (MCTS) eine Alternative zum Minimax für die Suche in einem Knotenbaum. Es funktioniert, indem Sie einen Zug auswählen (im Allgemeinen den mit der höchsten Chance, der Beste zu sein) und dann während des Zuges ein zufälliges Playout durchführen, um das Ergebnis zu sehen. …

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