Odborné vysvětlení: Monte Carlo stromové prohledávání (MCTS) je heuristický algoritmus pro rozhodování v sekvenčních problémech. Kombinuje náhodné vzorkování s stromovou strukturou pro efektivní prohledávání stavového prostoru. MCTS se skládá ze čtyř fází: selekce, expanze, simulace a zpětné propagace. Algoritmus balancuje mezi prozkoumáváním nových možností a využíváním známých dobrých tahů. Je zvláště účinný v doménách s velkým větvícím faktorem, jako jsou deskové hry. Cílem je najít optimální nebo téměř optimální akce v komplexních rozhodovacích problémech.
Vysvětlení pro laiky: Monte Carlo stromové prohledávání je jako plánování šachové partie tím, že hrajete mnoho náhodných her v hlavě. Představte si, že před každým tahem rychle zahrajete v mysli stovky různých možných průběhů hry a vyberete ten tah, který vedl k nejlepším výsledkům. Tento přístup umožňuje počítači “přemýšlet dopředu” a dělat chytrá rozhodnutí i v velmi složitých situacích, kde není možné prozkoumat všechny možnosti do detailu.
Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a heuristic algorithm for decision making in sequential problems. It combines random sampling with a tree structure for efficient state space exploration. MCTS consists of four phases: selection, expansion, simulation, and backpropagation. The algorithm balances between exploring new possibilities and exploiting known good moves. It is particularly effective in domains with a large branching factor, such as board games. The goal is to find optimal or near-optimal actions in complex decision-making problems.
