MCTS算法在进行蒙特卡洛模拟时，会不断地更新其存储的信息。这些信息包括：当前状态的

### 回答1：
MCTS（蒙特卡洛树搜索）算法是一种用于进行决策的方法，常用于游戏树搜索中。在进行蒙特卡洛模拟时，MCTS 算法会不断地更新其存储的信息。这些信息包括：

- 当前状态的胜率（即在从当前状态出发进行多次模拟时获胜的概率）
- 当前状态的访问次数（即从当前状态出发进行的模拟次数）

MCTS 算法会根据这些信息来决定在下一次模拟时应该从哪个状态出发。这样做的目的是希望能够在有限的时间内找到最优决策。

### 回答2：
MCTS（蒙特卡洛树搜索）算法在进行蒙特卡洛模拟时，会不断地更新其存储的信息，包括当前状态的估值、访问次数和胜利次数等。

首先，MCTS算法通过模拟游戏的过程来评估每个节点的价值。在进行模拟时，算法会从根节点开始选择一条路径，直到达到叶子节点。然后，根据模拟的结果来更新路径上各个节点的信息。对于每个节点，算法会增加其访问次数，并根据胜利或失败来更新其胜利次数。这样可以不断地累积对节点的模拟结果，以便更准确地评估节点的价值。

其次，MCTS算法还会维护一棵搜索树，用来快速搜索最优的下一步行动。每当算法进行下一步选择时，它会根据存储的信息来决定选择的节点。在搜索树中，每个节点都有自己的访问次数和胜利次数。通过比较不同节点的胜利率以及胜利次数和访问次数的比例，算法可以选择最有希望的路径。

最后，MCTS算法还会对存储的信息进行更新和调整。算法使用了一种称为UCB（Upper Confidence Bound）的策略来平衡探索和利用的权衡。UCB公式将以往的模拟经验和当前搜索的信息结合起来，用于决定选择节点的优先级。通过不断地更新和调整存储的信息，MCTS算法可以逐渐提高其选择策略的准确性和可靠性。

综上所述，MCTS算法在进行蒙特卡洛模拟时会不断地更新其存储的信息，包括当前状态的估值、访问次数和胜利次数等。这样可以帮助算法更好地评估节点的价值，并选择最有希望的路径来进行下一步行动。

### 回答3：
MCTS算法（蒙特卡洛树搜索）在进行蒙特卡洛模拟时，会不断地更新其存储的信息。这些信息包括当前状态的访问次数、胜利次数和价值估计。

首先，MCTS算法通过选择-扩展-模拟-回溯的循环来搜索树的下一步最佳动作。在选择阶段，根据统计信息（如访问次数和胜利次数）和一定的选择策略（如UCB算法），选择一个子节点进行扩展。在扩展阶段，生成一个新的子节点并将其加入树中。

接下来，在模拟阶段，通过随机选择动作来模拟下一步的状态，并使用定义的胜利判定规则进行游戏的模拟。在蒙特卡洛模拟中，可以进行多次模拟以获取更准确的结果。

最后，在回溯阶段，将模拟的结果（是否胜利）反向传播到根节点，并更新每个节点的访问次数和胜利次数。这些信息用于指导下一次选择阶段的动作选择。在回溯过程中，还会根据蒙特卡洛模拟的结果更新每个动作的价值估计。

通过持续地更新存储的信息，MCTS算法可以根据模拟的结果和动作的统计信息来不断优化选择过程，使得在决策树中更有可能选择到最优的动作。这种迭代式的更新机制使得MCTS算法在解决复杂的决策问题时具有较好的性能和适应性。