【源码】基于蒙特卡洛树搜索的游戏决策系统

项目简介

本项目是一个基于蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）的游戏决策系统。它通过构建决策树，在游戏过程中进行决策，旨在最大化游戏的胜利概率，适用于需要自动化决策的游戏场景，如棋类游戏、策略游戏等。

项目的主要特性和功能

1. 蒙特卡洛树搜索算法实现：利用MCTS算法在游戏中决策，平衡探索和利用，寻找最佳游戏策略。
2. 节点选择策略：采用UCB（Upper Confidence Bound）算法进行节点选择，权衡探索与利用，找出最优子节点。
3. 状态评估：通过State类记录和管理游戏状态，涵盖当前得分、游戏轮数等信息。
4. 节点扩展和更新：使用expand函数扩展节点，通过backup函数更新节点，反馈模拟游戏结果。
5. 测试模块：包含测试代码，可验证MCTS算法的功能和效果。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件： 1. 安装必要的依赖库，如numpy等。 2. 运行test.py文件，启动MCTS算法进行测试。 3. 根据需要，可以修改和扩展代码，以适应特定的游戏场景。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】