اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي


تكنوضاد تكنولوجيا

تقنية مونت كارلو للبحث الشجري | Monte Carlo Tree Search


ما هي تقنية مونت كارلو للبحث الشجري؟

هي عبارة عن خوارزمية بحث احتمالية في الذكاء الاصطناعي تجمع بين تطبيقات البحث الكلاسيكية عن الأشجار جنباً إلى جنب مع مبادئ التعلم الآلي والتعلم المعزز. أثبتت كفاءتها وفعاليتها في عدد من مسائل الألعاب، بما في ذلك لعبة غو والشطرنج والشوجي.

تاريخ طريقة مونت كارلو للبحث الشجري

 البحث الشجري باستخدام طريقة مونت كارلو هو خوارزمية بحث لبعض أنواع عمليات اتخاذ القرار، وعلى الأخص القرارات المستخدمة في الألعاب. تم تقديمها لأول مرة بواسطة روبرت إيه جي فان دن هيريك عام 2006.

كيف تعمل تقنية مونت كارلو للبحث الشجري؟

الفكرة الرئيسية وراء البحث الشجري باستخدام تقنية مونت كارلو هي أنه من الممكن الحصول على تقدير جيد لقيمة خطوة معينة دون الحاجة إلى استكشاف جميع النتائج المحتملة:

  • يتم استخدام هذه الطريقة المعرفية لتوجيه اختيار الخطوة التالية، من خلال اختيار الخطوة التي تحمل فرصاً أعلى في النجاح وفقاً للتقديرات الحالية.
  •  يتم استخدام نتائج التصفيات لتحديث تقديرات قيم الحركات التي تم النظر فيها.
  • تتكرر هذه العملية حتى انتهاء الوقت المخصص للبحث.
  • تعد مناسبة بشكل خاص للمشاكل التي يصعب حلها باستخدام الطرق التقليدية.

تطبيقات البحث الشجري باستخدام تقنية مونت كارلو في الذكاء الاصطناعي

تم استخدام هذه الخوارزمية بنجاح في مجموعة متنوعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك لعب الألعاب والتخطيط والروبوتات.

  • اللعب: تم استخدامها لتطوير برامج يمكنها التغلب على البشر في الألعاب المعقدة مثل لعبة غو والشطرنج والشوجي.
  • التخطيط: تم استخدامها لإيجاد الحلول المثلى للمشكلات الصعبة مثل مشكلة بائع الجوال.
  • مجال الروبوتات: تم استخدامها لتطوير روبوتات يمكنها التنقل في البيئات المعقدة بشكل مستقل.

مفاهيم من نفس المحور