# 蒙特卡洛树搜索

> 蒙特卡洛树搜索（英语：Monte Carlo tree search；简称：MCTS）是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法，最引人注目的是在游戏中的使用。一个主要例子是电脑围棋程序，它也用于其他棋盘游戏、即时电子游戏以及不确定性游戏。

- ID: m06095
- 分类: decide
- 领域: 决策科学

## 定义

在巨大的决策空间中，不穷举所有可能（做不到），而是通过随机模拟（蒙特卡洛）来评估每一步的胜率，并平衡探索（尝试未知道路）与利用（走已知胜率高的路）。脚手架作用： 直觉与计算的结合。当你面临无数选择且无法算清每一步后果时（如围棋、人生），先凭直觉选几个方向，然后快速推演（模拟）到底，根据模拟结果修正直觉。这是在算力有限下寻找最优解的策略。

## 机制

在大规模决策空间中，用随机模拟+树搜索平衡探索与利用：选择、扩展、模拟、回溯四步迭代，逐步聚焦高价值路径。

## 练习

把问题建成树，反复运行四步：按UCB等选节点、扩展子节点、随机模拟到底、用结果回溯更新。用于博弈/规划。

## 脚手架用法

直觉与计算的结合。当你面临无数选择且无法算清每一步后果时（如围棋、人生），先凭直觉选几个方向，然后快速推演（模拟）到底，根据模拟结果修正直觉。这是在算力有限下寻找最优解的策略。

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