蒙塔卡洛树搜索

蒙塔卡洛树搜索（MCTS）是一种用于决策制定和优化的算法，特别适用于具有大量可能结果的问题。它通过模拟随机游戏来选择最优策略。在每一步，MCTS都会从当前状态选择一个最有可能达到目标的动作，然后模拟这个动作的结果，直到游戏结束。这个过程反复进行，直到满足停止条件。最后，根据模拟的结果，MCTS会评估每个动作的价值并选择最优的动作。MCTS的优点是它可以处理复杂的问题，并且可以逐渐改进其性能。然而，它的计算复杂性较高，需要大量的时间和资源。