Abstract-Monte Carlo trädsökning (MCTS) är en nyligen föreslagen sökmetod som kombinerar precisionen i trädsökning med generaliteten av slumpmässig provtagning. Den har fått stort intresse på grund av sin spektakulära framgång i det svåra problemet med dator Go, men har också visat sig vara till nytta på en rad andra områden. Denna uppsats är en undersökning av litteraturen hittills, avsedd att ge en ögonblicksbild av den senaste tekniken efter de första fem åren av MCTS forskning. Vi beskriver kärnalgoritmens härledning, ger en viss struktur på de många variationer och förbättringar som har föreslagits, och sammanfattar resultaten från det viktiga spelet och icke-spel domäner som MCTS metoder har tillämpats på. Ett antal öppna forskningsfrågor tyder på att fältet är moget för framtida arbete. Index Terms-Artificial Intelligence (AI), bandit-baserade metoder, dator Gå, spelsökning, Monte Carlo trädsökning (MCTS), övre förtroendegränser (UCB), övre förtroendegränser för träd (UCT).
Browne sammanfattade resultaten från nyckelspelet som MCTS metoder hade tillämpats på och införde en rad förbättringsstrategier REF.
A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}