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MCTS自动驾驶规划
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2023-06-06
康大争
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首先，我们给MCTS下两个定义。第一，MCTS是一个决策时规划算法；第二，MCTS是一个rollout算法。不同之处在于MCTS中会部分的保存值函数，从而能够指导仿真产生更高回报值 的轨迹。 在MCTS中，每当我们遇到一个新的状态，需要选择动作时，就会执行MCTS（决策时规划）。每一个MCTS更新过程都是一个迭代过程。这个迭代过程会仿真很多从当前状态开始直到 终止态的轨迹（rollout）。MCTS的核心思想是专注于哪些获得高的评估回报的仿真，并且基于先前的高回报仿真轨迹不断的往外扩展，产生新的仿真经验。 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)是一种搜索策略，严格来说它和DFS、BFS是相当的。不同之处在于，它通过一个权重表（取决于具体的实现）来决定每次搜索的试探方 向：到底是探向更深的一层，还是停留在当前层试探其他节点。 因此，MCTS是一种兼而有之的搜索策略——它估计当前节点和最优解的距离，启发式地决定到底应该采用类DFS的搜索模式，还是采用类BFS的搜索方式。因此，它可以兼具两者的优 势并弥补其不足。
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