详解强化学习多智能体博弈算法——蒙特卡洛树搜索
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发布时间：2024-10-23 17:15
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时间：2024-10-24 08:24
强化学习不仅适用于单体，还能处理多智能体在强化学习环境中的博弈。其中，蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法因其在复杂棋类游戏中的卓越表现，如AlphaGo和AlphaZero的胜利，备受关注。本文将解析MCTS的基本原理，并展示如何运用它来实现一个简单的五子棋对弈强化学习算法。
蒙特卡洛树搜索算法的核心是基于博弈树的决策过程，每个节点代表游戏状态，边代表决策。它通过模拟游戏、评估奖励并选择具有高期望回报的节点，逐步优化策略。Alpha-Beta剪枝算法虽在小规模博弈中成效显著，但在围棋等复杂游戏中，硬件*了搜索深度。为解决这一问题，深度学习强化的MCTS应运而生，利用深度学习模型预测价值函数和策略，高效地在大搜索空间中寻找最优决策。
接下来，我们将具体了解算法步骤：首先，通过多项式上置信树选择未探索的节点；然后，根据当前环境扩展节点并评估；接着，通过回溯更新节点价值；最后，重复这个过程多次，积累数据以指导决策。深度学习模型在五子棋环境中的应用，需要配合Gym Gomoku环境和自对弈的训练方法。实际代码实现中，会用到TreeNode类来构建博弈树，包含节点信息和搜索策略。
在搜索执行中，通过mcsts_search函数从根节点开始，根据模型预测的价值和概率进行决策，直至达到最终状态。整个过程展示了深度强化学习如何与蒙特卡洛树搜索相结合，以解决复杂游戏中的博弈问题。《深度强化学习算法与实践》一书提供了更深入的理论和实践指导，欢迎进一步探索。
