Аналіз керування формою дерева пошуку MCTS за допомогою критеріїв виду «глибина-ширина»

Ключові слова: пошук в дереві методом Монте-Карло, MCTS, MCTS-UCT, контроль форми дерева пошуку, критерії виду «глибина-ширина», MCTS-TSC

Анотація

В цій статті розглядається перевірка та аналіз здатності способу вдосконалення пошуку по дереву методом Монте-Карло за допомогою контролю форми дерева пошуку MCTS-TSC (Monte-Carlo Tree Search with Tree Shape Control), який був розроблений авторами раніше, виконувати такий контроль. Принцип керування формою дерева пошуку у способі MCTS-TSC базується на застосуванні критеріїв DW (Depth-Width) виду «глибина-ширина». Апробація здатності MCTS-TSC контролювати та скеровувати в потрібному напрямку форму дерева пошуку в процесі його побудови проводилася на виконанні множини партій гри Connect Four, які були зіграні гравцями, що грали як за стандартною реалізацією пошуку по дереву методом Монте-Карло, яка називається MCTS-UCT (Monte-Carlo Tree Search with Upper Confidence bounds applied to Trees), так і за реалізацією способу цього пошуку з контролем форми дерева MCTS-TSC. З метою порівняння процесу побудови дерева пошуку стандартним способом MCTS-UCT і способом із застосуванням контролю за формою дерева MCTS-TSC були отримані дерева, побудовані після виконання однакової кількості ітерацій процесу пошуку і з різними значеннями налаштування параметрів критеріїв виду DW для контролю форми дерев в процесі їх побудови. Після цього була зібрана статистика форм побудованих дерев пошуку і виконаний порівняльний аналіз форми побудованих дерев пошуку і відмінностей процесу їх побудови обома способами пошуку. Проведена апробація та аналіз форми побудованих дерев пошуку показали, що спосіб пошуку по дереву за допомогою контролю форми дерева MCTS-TSC на основі встановлення певних параметрів формули критеріїв виду «глибина-ширина», не змінюючи загального асиметричного принципу побудови дерева пошуку, дозволяє скерувати процес цієї побудови до більш широкої і неглибокої форми дерева, або до більш вузької і глибокої форми. Отримані результати підтверджують здатність способу MCTS-TSC керувати формою дерева пошуку  MCTS за допомогою критеріїв виду «глибина-ширина»

Посилання

1. Cameron Browne, Edward Powley, Daniel Whitehouse, Simon M. Lucas, Peter I. Cowling, et al., “A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods”, IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, vol. 4, no. 1, pp. 1–43, March 2012. doi: 10.1109/TCIAIG.2012.2186810.
2. Marco Kemmerling, Daniel Lütticke, and Robert H. Schmitt, “Beyond games: a systematic review of neural Monte Carlo tree search Applications”, Applied Intelligence, vol.54, 2024, pp. 1020–1046.
3. Jorik Jooken, Pieter Leyman, Tony Wauters, Patrick De Causmaecker, “Exploring search space trees using an adapted version of Monte Carlo tree search for combinatorial optimization problems”, Computers & Operations Research, ISSN: 0305-0548, vol. 150, 2023, pp. 1–46.
4. T. Ou, Y. Lu, X. Wu and J. Cao, "Monte Carlo Tree Search: A Survey of Theories and Applications," 2022 3rd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering (ICBAIE), Xi’an, China, 2022, pp. 388-396
5. Gareth M. J. Williams, “Determining Game Quality Through UCT Tree Shape Analysis”, MSc. Thesis. Imperial College London, 2010. [Online].
Опубліковано
2025-06-16
Як цитувати
Марченко, О. О., & Марченко, О. І. (2025). Аналіз керування формою дерева пошуку MCTS за допомогою критеріїв виду «глибина-ширина». КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (59), 176-182. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-59-23
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка