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大致思想可类比MinMax算法:MCTS算法,对于给定的当根前节点,通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法,配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小,并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前跟节点下一步棋的选择。之前也提到过围棋相对于传统棋类AI的设计难点:1)可能的走法太多(即Branching Factor较大)导致搜索空间非常大 2)没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。于是MCTS针对这两个问题提出解决方案:搜索空间更大我们就采取比Alpha-beta剪枝更激进的剪枝策略,只把有限的计算资源留给最最有希望的走法(后面会提到的Selection、Expansion);对于中间棋局好坏很难估计,那我们就一路模拟到最后分出胜负为止(后面会提到的Simulation)!快赢彩票怎么样田渊栋:是啊,如果AI开了pondering(编者注:即长考)的话,就是说在对手思考的时候也思考。软件下棋每一步最后都是算整体分数的,不同质量的对局对训练影响很大。

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