使用python语言编写一个MCTS算法

MCTS (Monte Carlo Tree Search) 是一种在博弈论、AI 领域里常用的算法。它可以帮助我们在有限的时间内找到最优的决策。下面是一个使用 Python 语言实现 MCTS 算法的示例。

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, state, parent=None):
        self.state = state  # 当前状态
        self.parent = parent  # 父节点
        self.children = []  # 子节点列表
        self.wins = 0  # 胜场数
        self.visits = 0  # 访问次数

    def add_child(self, child_node):
        self.children.append(child_node)

# MCTS 算法主体部分
def mcts(node, iterations):
    for i in range(iterations):
        # 选择最优的节点
        selected_node = select_best_node(node)
        # 展开节点
        expanded_node = expand_node(selected_node)
        # 获取胜负结果
        result = simulate(expanded_node)
        # 更新胜负记录
        backpropagate(expanded_node, result)

# 选择最优的节点
def select_best_node(node):
    while True:
        if len(node.children) == 0:
            return node
        # 计算 UCT 值
        uct_values = [get_uct_value(child) for child in node.children]
        # 选择最大 UCT 值对应的节点
        selected_index = uct_values.index(max(uct_values))
        node = node.children[selected_index]

# 计算 UCT 值
def get_uct_value(node):
    if node.visits == 0:
        return float('inf')
    return (node.wins / node.visits) + 1.41 * math.sqrt(math.log(node.parent.visits) / node.visits)

# 展开节点
def expand_node(node):
    # 获取可能的下一步状态
    possible_states = get_possible_states(node.state)
    # 对每个可能的状态都创