Potresti spiegarmi l’algoritmo di ricerca ad albero di monte carlo?
L'algoritmo di ricerca ad albero di Monte Carlo (Monte Carlo Tree Search - MCTS) è una tecnica di intelligenza artificiale utilizzata principalmente nei giochi e in altri problemi di decisione sequenziale sotto incertezza. L'algoritmo si basa su una simulazione stocastica del gioco o del problema, in cui viene simulata una serie di mosse possibili, e sull'utilizzo di una struttura ad albero per tracciare le mosse effettuate e le relative probabilità di successo.

L'algoritmo MCTS funziona in modo iterativo, eseguendo ciclicamente i seguenti passaggi:

    Selezione: a partire dalla radice dell'albero, viene selezionato il nodo con la massima upper confidence bound (UCB), una funzione che bilancia l'esplorazione delle opzioni meno conosciute e lo sfruttamento delle opzioni già esplorate.

    Espansione: il nodo selezionato viene espanso, aggiungendo tutti i suoi figli possibili, ovvero le possibili mosse che possono essere fatte dallo stato corrente del gioco o del problema.

    Simulazione: viene eseguita una simulazione a partire dal nodo figlio appena aggiunto, utilizzando una strategia casuale o euristica per determinare il risultato della simulazione.

    Retropropagazione: i risultati della simulazione vengono propagati verso l'alto nell'albero, aggiornando le statistiche dei nodi visitati durante la selezione e l'espansione.

Dopo un numero sufficiente di iterazioni, l'algoritmo MCTS seleziona la mossa migliore sulla base delle statistiche raccolte nell'albero. L'algoritmo MCTS è stato applicato con successo a una vasta gamma di giochi, tra cui il Go e il poker, e in altri problemi di decisione sequenziale, come la pianificazione robotica.
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Potresti spiegarmi l’algoritmo di ricerca ad albero di monte carlo?

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L'algoritmo di ricerca ad albero di Monte Carlo (Monte Carlo Tree Search - MCTS) è una tecnica di intelligenza artificiale utilizzata principalmente nei giochi e in altri problemi di decisione sequenziale sotto incertezza. L'algoritmo si basa su una simulazione stocastica del gioco o del problema, in cui viene simulata una serie di mosse possibili, e sull'utilizzo di una struttura ad albero per tracciare le mosse effettuate e le relative probabilità di successo.

L'algoritmo MCTS funziona in modo iterativo, eseguendo ciclicamente i seguenti passaggi:

    Selezione: a partire dalla radice dell'albero, viene selezionato il nodo con la massima upper confidence bound (UCB), una funzione che bilancia l'esplorazione delle opzioni meno conosciute e lo sfruttamento delle opzioni già esplorate.

    Espansione: il nodo selezionato viene espanso, aggiungendo tutti i suoi figli possibili, ovvero le possibili mosse che possono essere fatte dallo stato corrente del gioco o del problema.

    Simulazione: viene eseguita una simulazione a partire dal nodo figlio appena aggiunto, utilizzando una strategia casuale o euristica per determinare il risultato della simulazione.

    Retropropagazione: i risultati della simulazione vengono propagati verso l'alto nell'albero, aggiornando le statistiche dei nodi visitati durante la selezione e l'espansione.

Dopo un numero sufficiente di iterazioni, l'algoritmo MCTS seleziona la mossa migliore sulla base delle statistiche raccolte nell'albero. L'algoritmo MCTS è stato applicato con successo a una vasta gamma di giochi, tra cui il Go e il poker, e in altri problemi di decisione sequenziale, come la pianificazione robotica.
