몬테카를로 트리 탐색 은 의사 결정 을 위한 체험 적 탐색 알고리즘 으로 , 특히 게임 을 할 때 에 주로 적용 된다 . 어떻게 움직이 는 것 이 가장 유망 한 것 인가 를 분석 하 면서 검색 공간 에서 무작위 추출 에 기초 한 탐색 트리 를 확장 하 는 데 중점 을 둔다 . 몬테카를로 트리 탐색 을 게임 에 적용 하 는 것 은 많 은 ' 플레이 아웃 ( playout ) ' 에 기초 한다 . 각각 의 플레이 아웃 에서 무작위 선택 을 통해 게임 을 끝 까지 마치 게 된다 . 각 플레이 아웃 의 최종 게임 결과 로 노드 에 가중치 를 두어 장래 의 플레이 아웃 에서 선택 할 가능 성 을 높인다 . 플레이 아웃 을 사용 하 는 가장 기초 적 인 방법 은 참가자 가 규칙 에 맞 게 둔 각각 의 후 에 동일 한 수 ( 움직임 ) 의 플레이 아웃 을 적용 하 고 , 가장 많 은 수 의 승리 를 이끈 움직임 을 선택 하 는 것 이 다 . 이 방법 은 종종 시간 이 진행 되 면서 예전 의 플레이 아웃 에서 참가자 를 승리 로 이끌 었 던 움직임 에 더 많 은 플레이 아웃 이 부과 되 면서 효율 성 이 높 아 진다 . 몬테카를로 트리 탐색 의 매 회 는 선택 , 확장 , 시뮬레이션 , 역전 달 로 네 단계 로 구성 된다 . 선택 　( Selection ) 은 루트 에서 시작 하 여 연속 적 인 자식 노드 를 선택 해 내려간다 . 확장 　( Expansion ) 은 노드 에서 승패 를 내 지 못하 고 게임 이 종료 되 면 , 하나 또는 그 이상 의 자식 노드 를 생성 하 거나 자식 노드 중 다른 노드 를 선택 한다 . 시뮬레이션 　( Simulation ) 은 노드 로부터 무작위 의 플레이 아웃 을 실행 한다 . 역 전달 ( Backpropagation ) 은 플레이 아웃 의 결과 로 모든 경로 에 있 는 노드 들 의 정보 를 갱신 한다 . 이러 한 방법 을 이용 해 기존 의 게임 트리 에 비해 높 은 확률 의 후보 를 제외 한 많 은 후보 군 은 제외 할 수 있 다 . 이러 한 방법 으로 빠른 전략 추천 을 가능 하 게 한다 .