python用MCTS算法实现黑白棋代码

Python中使用蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）算法来实现黑白棋（如围棋或五子棋）通常涉及以下几个步骤：

1. **初始化游戏树**：首先创建一个空的游戏树，根节点代表当前的棋盘状态。每个节点有四个孩子节点表示下一手的所有可能行动。

2. **选择策略**：采用“模拟退火”（UCT）策略，计算每个未探索节点的期望值（结合节点的胜率、探索次数等）。选择U值最高的节点（一般等于胜率加探索次数的提升因子乘以随机数）。

3. **模拟走棋**：从选择的节点开始，通过随机走步（rollout），模拟一次完整的对弈过程直到游戏结束。

4. **回溯更新**：每次模拟结束后，将路径上所有节点的访问次数加一，并根据实际结果（赢、平、输）调整节点的胜负计数。如果是胜利，那么除了到达终点外的节点都视为胜利；如果是失败，则视为败北。

5. **迭代**：重复选择、模拟和回溯更新的过程，直到达到预设的搜索轮数或满足其他停止条件。

6. **基于访问频率做出决策**：在搜索结束时，选择当前最佳节点（即胜率最高的节点）作为真实游戏中下一步的动作。

下面是一个简单的示例，展示如何使用MCTS在Python中编写基本框架：

import random

# 假设你已经有了黑白棋游戏规则和棋盘类定义
class GoBoard:
    # ...

def select(node):
    # 使用UCT公式选择下一个待探索节点
    # 具体实现依赖于具体的胜率和探索次数计算
    pass

def simulate(root):
    # 模拟游戏并返回结果
    pass

def mcts(board, num_iterations):
    root = Node(board)
    for _ in range(num_iterations):
        node = select(root)
        result = simulate(node)
        update(node, result)
    return max_search(root)

# ... (定义Node类、update函数、max_search函数)

board = GoBoard()
best_move = mcts(board, 100)  # 进行100次搜索