请举例蒙特卡罗树搜索算法的python代码。
时间: 2023-08-11 08:07:45 浏览: 39
以下是一个基于Python的简单蒙特卡罗树搜索算法的代码示例:
```python
import math
import random
class TreeNode:
def __init__(self, state, parent):
self.state = state # 当前节点的状态
self.parent = parent # 父节点
self.children = [] # 子节点
self.wins = 0 # 获胜次数
self.visits = 0 # 访问次数
def add_child(self, child_state):
child_node = TreeNode(child_state, self)
self.children.append(child_node)
return child_node
def update(self, result):
self.visits += 1
self.wins += result
def ucb_score(self, parent_visits, exploration_value):
if self.visits == 0:
return float("inf")
return self.wins / self.visits + exploration_value * math.sqrt(math.log(parent_visits) / self.visits)
def select_child(self, exploration_value):
return max(self.children, key=lambda node: node.ucb_score(self.visits, exploration_value))
def simulate_random_game(state):
while not state.is_game_over():
possible_moves = state.get_legal_moves()
move = random.choice(possible_moves)
state.apply_move(move)
return state.get_winner()
def backpropagate(node, result):
while node is not None:
node.update(result)
node = node.parent
def monte_carlo_tree_search(root_node, num_simulations):
for i in range(num_simulations):
node = root_node
state = root_node.state.clone()
# Selection
while len(node.children) != 0:
node = node.select_child(exploration_value=1.4)
state.apply_move(node.move)
# Expansion
unexplored_moves = state.get_legal_moves()
if len(unexplored_moves) != 0:
move = random.choice(unexplored_moves)
state.apply_move(move)
node = node.add_child(state)
# Simulation
result = simulate_random_game(state)
# Backpropagation
backpropagate(node, result)
return max(root_node.children, key=lambda node: node.visits).move
```
在这个示例代码中,`TreeNode`类表示搜索树的节点,包括当前状态`state`、父节点`parent`、子节点`children`、获胜次数`wins`和访问次数`visits`等数据。`add_child`方法用于添加子节点,`update`方法用于更新节点的统计数据,`ucb_score`方法用于计算UCB值,`select_child`方法用于选择UCB值最大的子节点。
`simulate_random_game`函数用于进行随机模拟,即从当前状态开始随机进行若干次操作,直到达到游戏结束的状态。`backpropagate`函数用于将模拟结果更新到经过的所有节点的统计数据中。
`monte_carlo_tree_search`函数是蒙特卡罗树搜索算法的主体部分,包括Selection、Expansion、Simulation和Backpropagation四个步骤。其中,Selection和Expansion用于选择要扩展的节点,Simulation用于进行随机模拟,Backpropagation用于将模拟结果更新到搜索树中的所有节点的统计数据中。最后,该函数返回访问次数最多的子节点的操作。