Monte-Carlo Tree Search är ett kraftfullt paradigm för deterministiska perfekt information spel. Vi presenterar olika ändringar som tillämpas på denna algoritm för att hantera det stokastiska spelet Chinese Dark Chess. Vi experimenterade med gruppnoder och slumpnoder med hjälp av olika konfigurationer: med olika spelpolicyer, med olika spellängder, med sanna eller uppskattade vinster. Resultat visar att förlänga playout längd över den verkliga dragning villkor är fördelaktigt för grupper noder och slump noder. Det visar också att med hjälp av en utvärderingsfunktion kan minska antalet dragningsspel med gruppnoder och kan ökas med slumpnoder.
REF presenterade MCTS påverkan av olika playout längd, playout policy med heuristisk styrelse utvärdering.