Monte Carlo Tree Research Algorithm（MCTS）は、ツリー検索スペースの検索を検討および実行するために使用されるアルゴリズムです。モンテカルロシミュレーションアプローチを使用して、可能な動きを評価し、最大の成功の可能性を持つ動きを選択します。

MCTは、拡張、シミュレーション、伝播の3つの基本原則に基づいています。まず、アルゴリズムは、可能な動きに応じてノードを拡張することにより、検索ツリーを探索します。したがって、モンテカルロのシミュレーションは、選択したノードで実行され、どの動きが勝利をもたらす可能性が高いかを判断します。最後に、シミュレーションで収集された情報は、最も有望な動きを選択するのに役立つツリーに広がります。

要約すると、モンテカルロツリー研究アルゴリズムは、モンテカルロシミュレーションを使用して、最も成功した可能性のある動きを選択する検索手法です。
L'Algoritmo di Ricerca ad Albero di Monte Carlo (MCTS) è un algoritmo che viene utilizzato per esplorare ed eseguire ricerche in spazi di ricerca ad albero. Utilizza un approccio di simulazione di Monte Carlo per valutare le possibili mosse e scegliere quella con il maggior potenziale di successo.

MCTS si basa su tre principi fondamentali: l'espansione, la simulazione e la propagazione. In primo luogo, l'algoritmo esplora l'albero di ricerca espandendo i nodi in base alle mosse possibili. Quindi, simulazione di Monte Carlo viene eseguita sui nodi selezionati per determinare quale mossa ha più probabilità di portare a una vittoria. Infine, le informazioni raccolte nella simulazione vengono propagate indietro attraverso l'albero per aiutare a selezionare le mosse più promettenti.

In sintesi, l'Algoritmo di Ricerca ad Albero di Monte Carlo è una tecnica di ricerca che utilizza la simulazione di Monte Carlo per selezionare le mosse che hanno il maggior potenziale di successo.