Fast Evolutionary Adaptation for Monte Carlo Tree Search
Fast Evolutionary Adaptation for Monte Carlo Tree Search
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蒙特卡罗树搜索的快速进化适应
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Diego Perez Liebana
中科院分区：
文献类型：
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作者：
S. Lucas;Spyridon Samothrakis;Diego Perez Liebana
本文描述了一种新的自适应蒙特卡罗树搜索算法，该算法利用进化来快速优化其性能。采用演化演算法作为控制参数的来源，以修改MCTS演算法的每次迭代（即每次模拟或推出）的行为；在本文中，我们很大程度上将其限制为修改随机默认策略的行为，尽管它也可以应用于修改树策略。
This paper describes a new adaptive Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm that uses evolution to rapidly optimise its performance. An evolutionary algorithm is used as a source of control parameters to modify the behaviour of each iteration (i.e. each simulation or roll-out) of the MCTS algorithm; in this paper we largely restrict this to modifying the behaviour of the random default policy, though it can also be applied to modify the tree policy.
一路强盗：UCB1 作为蒙特卡罗树搜索中的模拟策略
DOI：
10.1109/cig.2013.6633613
发表时间：
2013
期刊：
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影响因子：
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作者：
Powley E
通讯作者：
Powley E