二维格点上单目标搜索游戏的蒙特卡洛树搜索
机器学习
2020-12-01 v1
摘要
蒙特卡洛树搜索（MCTS）是利用决策树进行优化的随机建模的一个分支，主要应用于人工智能（AI）游戏玩家。本项目设想了一个游戏，其中AI玩家在二维格点内搜索一个静止目标。我们分析其在不同目标分布下的行为，并将其效率与作为动物觅食行为模型的Levy飞行搜索进行比较。除模拟数据分析外，我们证明了关于在计算约束忽略时MCTS收敛的两个定理。
引用
@article{arxiv.2011.14246,
title = {Monte Carlo Tree Search for a single target search game on a 2-D lattice},
author = {Elana Kozak and Scott Hottovy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14246},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 8 figures