L'algoritmo di ricerca ad albero di Monte Carlo (Monte Carlo Tree Search - MCTS) è una tecnica di intelligenza artificiale utilizzata principalmente nei giochi e in altri problemi di decisione sequenziale sotto incertezza. L'algoritmo si basa su una simulazione stocastica del gioco o del problema, in cui viene simulata una serie di mosse possibili, e sull'utilizzo di una struttura ad albero per tracciare le mosse effettuate e le relative probabilità di successo.

L'algoritmo MCTS funziona in modo iterativo, eseguendo ciclicamente i seguenti passaggi:

    Selezione: a partire dalla radice dell'albero, viene selezionato il nodo con la massima upper confidence bound (UCB), una funzione che bilancia l'esplorazione delle opzioni meno conosciute e lo sfruttamento delle opzioni già esplorate.

    Espansione: il nodo selezionato viene espanso, aggiungendo tutti i suoi figli possibili, ovvero le possibili mosse che possono essere fatte dallo stato corrente del gioco o del problema.

    Simulazione: viene eseguita una simulazione a partire dal nodo figlio appena aggiunto, utilizzando una strategia casuale o euristica per determinare il risultato della simulazione.

    Retropropagazione: i risultati della simulazione vengono propagati verso l'alto nell'albero, aggiornando le statistiche dei nodi visitati durante la selezione e l'espansione.

Dopo un numero sufficiente di iterazioni, l'algoritmo MCTS seleziona la mossa migliore sulla base delle statistiche raccolte nell'albero. L'algoritmo MCTS è stato applicato con successo a una vasta gamma di giochi, tra cui il Go e il poker, e in altri problemi di decisione sequenziale, come la pianificazione robotica.
อัลกอริธึม Monte Carlo Tree Search (MCTS) เป็นเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้เป็นหลักในเกมและปัญหาการตัดสินใจตามลำดับอื่น ๆ ภายใต้ความไม่แน่นอน อัลกอริธึมจะขึ้นอยู่กับการจำลองแบบสุ่มของเกมหรือปัญหา ซึ่งมีการจำลองการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้หลายชุด และการใช้โครงสร้างแบบต้นไม้เพื่อติดตามการเคลื่อนไหวที่เกิดขึ้นและความน่าจะเป็นที่สัมพันธ์กันของความสำเร็จ อัลกอริธึม MCTS ทำงานวนซ้ำ โดยดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้แบบวนซ้ำ: การเลือก: เริ่มต้นจากรากของทรี เลือกโหนดที่มีขอบเขตความเชื่อมั่นสูงสุด (UCB) ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่สร้างความสมดุลระหว่างการสำรวจตัวเลือกที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักและการใช้ประโยชน์ ของตัวเลือกที่ได้สำรวจไปแล้ว การขยาย: โหนดที่เลือกจะถูกขยาย โดยเพิ่มลูกที่เป็นไปได้ทั้งหมด เช่น การเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ที่สามารถทำได้จากสถานะปัจจุบันของเกมหรือปัญหา การจำลอง: การจำลองจะดำเนินการโดยเริ่มจากโหนดย่อยที่เพิ่มใหม่ โดยใช้กลยุทธ์แบบสุ่มหรือแบบศึกษาพฤติกรรมเพื่อกำหนดผลลัพธ์ของการจำลอง การขยายพันธุ์แบบย้อนกลับ: ผลลัพธ์การจำลองจะถูกเผยแพร่ขึ้นไปบนแผนผัง โดยอัปเดตสถิติของโหนดที่เยี่ยมชมระหว่างการเลือกและการขยาย หลังจากการวนซ้ำในจำนวนที่เพียงพอ อัลกอริธึม MCTS จะเลือกการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดตามสถิติที่รวบรวมไว้ในแผนผัง อัลกอริธึม MCTS ประสบความสำเร็จในการนำไปใช้กับเกมหลากหลายประเภท รวมถึงโกและโป๊กเกอร์ และในปัญหาการตัดสินใจตามลำดับอื่น ๆ เช่น การวางแผนด้วยหุ่นยนต์
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence