MCTS Искать деревья для разных состояний начала в игре

Question

У меня есть фундаментальный вопрос относительно MCTS. Мой вопрос касается обработки начальных состояний. Насколько я понимаю, дерево поиска построено путем ветвления для действительных действий, и это приводит к тому, что одно и то же дерево поиска перемещается при каждом запуске в одном и том же состоянии. Но что, если начальное состояние игры различно при каждом запуске игры? (например, разыгрываются разные карты) Это приводит к нескольким корневым узлам, по существу приводящим к N различным деревьям поиска для игры с N возможными комбинациями раздаваемых карт? Разве это не означает, что дерево поиска, которое я создаю в предыдущих играх, бесполезно, если состояние начала отличается? Как различные стартовые состояния обрабатываются в MCTS?

Заранее спасибо.

Answer 1

Насколько мне известно, MCTS используется для быстрого приближения дерева min-max. Здесь нет такой вещи, как «разные начальные узлы» - вы запускаете свой алгоритм с учетом конкретного текущего состояния, чтобы найти лучший ответ/переместить. В карточных играх вы запускаете его, как только вы увидите свои карты и т. Д. «Проблема» возникает в целом в недетерминированных играх, где вы не уверены в результате конкретного перемещения (из-за случайности правил игры и т. Д.), , Такие ситуации называются «недетерминированные игры» (игра в кости) или «игры с частичной информацией» (например, карточные игры). Для каждого из них были разработаны методы для MCTS.

Предлагаю взглянуть на http://mcts.ai/, где вы найдете отличную библиотеку документов, связанных с MCTS.