蒙特卡洛树搜索python代码

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是一种常用的决策过程优化算法，在游戏策略、人工智能等领域广泛应用。在Python中，你可以利用如`uctlib`这样的库来实现基本的MCTS。以下是一个简单的示例：

import random

# 假设这是一个游戏环境，比如棋盘游戏
class GameEnvironment:
    def get_action_probabilities(self, state):
        # 根据当前状态计算所有可行动作的概率
        pass

    def simulate(self, action):
        # 模拟一次游戏，返回结果（胜、负或平局）
        pass

class MCTSPlayer:
    def __init__(self, environment, n_simulations=1000):
        self.environment = environment
        self.n_simulations = n_simulations
        self.root = None

    def select_node(self, node):
        # 选择节点函数，通常基于UCT公式（Upper Confidence Bound for Trees）
        ...

    def expand_node(self, node):
        # 扩展节点，生成新节点并添加到树中
        ...

    def backup(self, leaf_value):
        # 回溯更新节点价值
        ...

    def run_mcts(self, state):
        root = Node(state)
        for _ in range(self.n_simulations):
            node = self.select_node(root)
            if node.is_leaf():
                result = self.environment.simulate(node.action)
                node.value = result
                self.backup(node.value)
            else:
                child = self.expand_node(node)
                result = self.environment.simulate(child.action)
                child.value = result
                self.backup(result)
        return max(root.children, key=lambda x: x.value).action

在这个例子中，你需要实现`select_node`、`expand_node`和`backup`方法，并在`GameEnvironment`中定义如何获取概率和模拟游戏。注意这只是一个基础版本，实际应用中可能会更复杂，例如加入温度衰减等优化。