蒙特卡洛树搜索算法最后一步

1. 蒙特卡洛树搜索算法最后一步

MCTS蒙特卡洛树搜索原理，分为四个步骤：1. 选择。从根节点开始，按一定策略，搜索到叶子节点。2. 扩展。对叶子节点扩展一个或多个合法的子节点。3. 模拟。对子节点采用随机的（即称为蒙特卡洛的缘由）方式模拟若干次实验。模拟到最终状态时即可得到当前模拟器所得的分。4. 结果回传。根据子节点若干次模拟的得分，更新当前子节点的模拟次数与得分值。同时将模拟次数与得分值回传到其所有祖先节点并更新祖先节点。【摘要】
蒙特卡洛树搜索算法最后一步【提问】
MCTS蒙特卡洛树搜索原理，分为四个步骤：1. 选择。从根节点开始，按一定策略，搜索到叶子节点。2. 扩展。对叶子节点扩展一个或多个合法的子节点。3. 模拟。对子节点采用随机的（即称为蒙特卡洛的缘由）方式模拟若干次实验。模拟到最终状态时即可得到当前模拟器所得的分。4. 结果回传。根据子节点若干次模拟的得分，更新当前子节点的模拟次数与得分值。同时将模拟次数与得分值回传到其所有祖先节点并更新祖先节点。【回答】
蒙特卡洛树搜索算法分为四步，分别是选择（Selection）、扩展（Expansion）、模拟（Simulate）和反向传播。     1. 选择：从根节点开始，根据UCT函数选择一个最有潜力的子结点，直到当前节点的还有可扩展的子节点，UCT函数的定义如下：其中vi表示当前节点，v表示vi​的父节点，表示vi节点胜利的次数，N（vi） 表示访问vi节点的次数，N（v）表示访问v节点的次数，这些参数是通过第四步反向传播得到的。     2. 扩展：是对可拓展的节点进行的，即随机添加一个新的子节点。     3. 模拟：是对上一步扩展出来的子节点进行一次模拟游戏，双方随机下子，直到分出胜负。     4. 反向传播：从扩展出来的子节点向上回溯，更新所有父节点的Q、N参数，即获胜次数和被访问次数。【回答】

2. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡罗方法，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。

特点和应用：
通常蒙特·卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特·卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特·卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特·卡罗积分。
蒙特卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，生物医学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算、核工程)等领域应用广泛。

3. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡罗方法，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。


蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是对一类随机算法的特性的概括。举个例子，假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个……我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。
拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法——尽量找好的，但不保证是最好的。
蒙特卡罗是一类随机方法的统称。这类方法的特点是，可以在随机采样上计算得到近似结果，随着采样的增多，得到的结果是正确结果的概率逐渐加大，但在（放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法）获得真正的结果之前，无法知道目前得到的结果是不是真正的结果。

4. 蒙特卡洛算法

蒙特·卡罗方法（Monte
Carlo
method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
分子模拟计算
使用蒙特·卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的：1．
使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。2．
对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。3．
计算新的分子构型的能量。4．
比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。若新的分子构型能量低于原分子构型的能量，则接受新的构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
若新的分子构型能量高于原分子构型的能量，则计算玻尔兹曼因子，并产生一个随机数。若这个随机数大于所计算出的玻尔兹曼因子，则放弃这个构型，重新计算。
若这个随机数小于所计算出的玻尔兹曼因子，则接受这个构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。5．
如此进行迭代计算，直至最后搜索出低于所给能量条件的分子构型结束。

5. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。

使用蒙特·卡罗方法步骤：
1．使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。
2．对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。
3．计算新的分子构型的能量。
4．比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。

6. 蒙特卡洛算法是什么？

是二十世纪提出的数值计算方法。
蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。


基本原理：
蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。
蒙特卡罗解题可归结为三个主要步骤。
构造或描述概率过程。
实现从已知概率分布抽样。
建立各种评估量。

7. 蒙特卡洛算法是什么？

蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是对一类随机算法的特性的概括。
媒体说“蒙特卡罗算法打败武宫正树”，这个说法就好比说“我被一只脊椎动物咬了”，是比较火星的。实际上是ZEN的算法具有蒙特卡罗特性，或者说它的算法属于一种蒙特卡罗算法。

举个例子：
假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个，我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。
拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法——尽量找好的，但不保证是最好的。

8. 蒙特卡洛算法能用来干什么？

蒙特卡洛方法在金融工程学，宏观经济学，生物医学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。


一般是计算一些复杂的随机过程的路径，取平均值，因为无法显式计算出解析的函数表达式（很多是复杂概率密度函数的数学期望）
还可以计算数值积分
维数越高的积分越显出蒙特卡洛算法相对于高斯积分的优越性

不明白可追问