蒙特卡洛树搜索（MCTS）的核心思想是什么？

Question

BlackTom AI · Accepted Answer

在理解蒙特卡洛树搜索（MCTS）的核心思想时，我们需要把重点放在其通过随机化模仿与统计信息来估计行动价值的过程上。
选项1的叙述指出：它通过对模拟推广活动进行抽样，并参考以往收益统计数据来估算行动价值。这与MCTS的实际流程相符——通过多次随机的仿真（playouts）在树结构中进行探索，收集每个动作在不同局面下的收益，然后用这些样本数据来估计和比较各个行动的价值，逐步构建和更新决策树。
选项2声称对所有可能的动作序列进行穷举搜索。现实中，MCTS并非穷举所有序列，而是通过选择、扩展、模拟和回溯四个阶段在部分树上进行迭代性采样，避免指数级的组合爆炸，这与选项2的描述明显冲突。
选项3提到使用策略梯度直接优化预期收益。策略梯度属于强化学习中的策略优化方法，与MCTS的核心机制（基于随机模拟的采样与统计估计）并不直接等同，因此这不是MCTS的本质。
选项4说它仅从终端节点反向传播精确奖励。实际上，MCTS在每次仿真结束后对经过的路径进行回传以更新统计信息，但使用的是样本均值和置信界等统计量来估计价值，而非“仅反向传播一个确切的奖励值”。它也强调对未来局面的探索而非只关于终端点的精确奖励。
综合来看，选项1最贴近MCTS的核心理念，即通过抽样的仿真来估计行动的价值，并利用历史样本统计来指导搜索与决策，而其他选项要么描述的是不同的方法要么对MCTS的机制有误解。

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