这个过程不需要完美的信息，可以使用随机策略来选择股票。 ）反向传播：将模拟结果（例如输赢或得分）更新到访问路径上的所有节点。如果模拟结果是胜利，则增加沿途节点的获胜数量，如果是失败，则相应更新失败统计。
。主要功能 ) 自适应搜索：MCTS 可以根据之前的搜索结果自适应地搜索有希望的区域。 ）无启发式：与其他一些搜索算法不同，MCTS 不需要特定领域的启发式评估函数。 ）并行化：仿真步骤可以独立运行，因此MCTS很容易并行化，使其在多核处理器上特别高效。
。 Beam Search、Lookahead Search 和 MCTS 的比较 Beam Search：一种启发式图搜索算法，常用于机器翻译、语音识别等领域的解码过程中。它在每一步从当前节点扩展一定数量（波束宽度）的最有希，从而减少搜索空间。
集束搜索的优点是计算效率高，缺点是可能会错过一些不太明 沙特阿拉伯 whatspp 数据 显的路径，但最终可能会更好。 Lookahead Search：基于 Beam Search 的扩展 它在搜索时不仅考虑当前步骤的最优解，而且还向前看几个步骤以考虑未来的可能性。
这种搜索策略可以帮助算法做出更长期的决策，但计算成本也会增加。前瞻搜索的关键在于它试图预测和评估不同的决策路径，以选择最佳的行动方案。 MCTS：一种针对某些类型的决策过程的启发式搜索算法，结合了随机模拟和决策树搜索。
MCTS通过多次模拟评估不同的决策路径，并根据这些模拟的结果选择最佳行动。 MCTS特别适合两人零和游戏，如围棋、国际象棋等。它通过构建整个树来探索所有可能的行动路径，并通过模拟评估这些路径。
。 Bootstrap 这是一种重采样技术，用于从原始数据集中生成一组新的样本，以估计统计量的分布（例如均值、方差等）。通过这种方法，可以估计模型参数的不确定性和稳定性，而无需对整体分布做出任何假设。