Alpha Go에 관한 Reddit 게시물에서이 개념에 대해 들었습니다. 나는 논문과 기사를 살펴 보았지만 실제로 알고리즘을 이해할 수는 없었습니다. 그렇다면 누군가 Monte-Carlo 검색 알고리즘의 작동 방식과 게임 재생 AI 봇 구축에 어떻게 사용되는지에 대해 쉽게 이해할 수 있습니까?
체커와 같은 보드 게임에 가장 적합한 알고리즘을 어떻게 선택합니까? 지금까지 minimax, alpha-beta pruning 및 Monte Carlo tree search (MCTS)의 세 가지 알고리즘 만 고려했습니다. 분명히 알파-베타 가지 치기와 MCTS는 기본 미니 맥스 알고리즘의 확장입니다.
MCTS가 얼마나 잘 수행 할 수 있는지에 대한 시나리오를 시작하려고합니다. 아직 검색 트리에 추가되지 않은 이동이 있다고 가정 해 봅시다. 일부 레이어 / 움직임이 너무 큽니다. 그러나 우리가이 움직임을하면 게임은 기본적으로 이깁니다. 그러나 주어진 게임 상태에서 대신 취할 수있는 모든 움직임이 매우 나쁘다고 가정합시다 . 논쟁을 위해 1000 개의 가능한 …