给定预算下基于相对熵置信区间的蒙特卡洛树搜索最优动作识别算法

蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search, MCTS)将强化学习的反馈优化与生长树的动态规划相结合,在输出当前状态的最佳动作的同时极大地减少了计算量,因此成为开放环境下众多领域智能系统的关键通用方法.但由于计算资源匮乏或者计算成本昂贵等原因,完全充分地对树结构进行搜索是难以实现的,因此在有限的预算下高效合理地分配计算资源从而获得当前状态下的最优动作是目前研究的一个重要问题.现有大多数算法仅以识别准确率作为性能指标,通过实验对比验证算法性能,缺少对算法的识别误差和影响因素的分析,从而降低了算法的可信性和可解释性.针对该问题,选择基础核心的2名玩家、完全信息、零和博弈场景,提出了固定预算设定下MCTS抽象模型的最优行动识别算法DLU——基于相对熵置信区间的纯探索(relative entropy confidence interval based pure exploration).首先提出了基于相对熵置信区间的估值方法对叶子节点胜率进行估计,其可以从底层提高树节点估值准确性;其次给出了第1层节点值估计、最优节点选择策略以形成完整算法流程;然后推导了DLU算法的识别误差上界,并分析了算法性能的影响因素;最后在人造树模型和井字棋2种场景下验证算法性能.实验结果表明,在人造树模型上基于相对熵的算法类具有更高的准确度,且模型越复杂识别难度越高时,该算法类的性能优势越显著.在井字棋场景下,DLU算法能有效地识别最优动作.

基于三元多臂赌博机的树结构最优动作识别

蒙特卡罗树搜索(MCTS)在棋类博弈问题中展现出卓越的性能,但目前多数研究仅考虑胜负两种反馈从而假设博弈结果服从伯努利分布,然而这种设定忽略了常出现的平局结果,导致不能准确地评估盘面状态甚至错失最优动作。针对这个问题,首先构建了基于三元分布的多臂赌博机(TMAB)模型并提出了最优臂确认算法TBBA;然后,将TBBA算法应用到三元极大极小采样树(TMST)中,提出了简单迭代TBBA算法的TBBA_tree算法和通过将树结构转化成TMAB的三元极大极小采样树TMST最优动作识别(TTBA)算法。在实验部分,建立了两个精度不同的摇臂空间并在其基础上构造了多个具有对比性的TMAB和TMST。实验结果表明,相比均匀采样算法,TBBA算法准确率保持稳步上升且部分能达到100%,TBBA算法准确率基本保持在80%以上且具有良好的泛化性和稳定性,不会出现异常值和波动区间。