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首先，我們給MCTS下兩個定義。第一，MCTS是一個決策時規劃算法；第二，MCTS是一個rollout算法。不同之處在于MCTS中會部分的保存值函數，從而能夠指導仿真產生更高回報值 的軌跡。 在MCTS中，每當我們遇到一個新的狀態，需要選擇動作時，就會執行MCTS（決策時規劃）。每一個MCTS更新過程都是一個迭代過程。這個迭代過程會仿真很多從當前狀態開始直到 終止態的軌跡（rollout）。MCTS的核心思想是專注于哪些獲得高的評估回報的仿真，并且基于先前的高回報仿真軌跡不斷的往外擴展，產生新的仿真經驗。 蒙特卡洛樹搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)是一種搜索策略，嚴格來說它和DFS、BFS是相當的。不同之處在于，它通過一個權重表（取決于具體的實現）來決定每次搜索的試探方 向：到底是探向更深的一層，還是停留在當前層試探其他節點。 因此，MCTS是一種兼而有之的搜索策略——它估計當前節點和最優解的距離，啟發式地決定到底應該采用類DFS的搜索模式，還是采用類BFS的搜索方式。因此，它可以兼具兩者的優 勢并彌補其不足。
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