Recherche arborescente Monte-Carlo

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En informatique, la recherche arborescente Monte Carlo ou Monte Carlo tree search (MCTS) est un algorithme de recherche heuristique pour prendre certaines prises de décision. Il est notamment employé dans les jeux. On peut citer son implémentation dans le jeux vidéo Total War: Rome II avec son mode campagne IA haut-niveau[1] et les récents programmes informatiques de Go[2], suivis par les échecs et shogi[3], ainsi que les jeux vidéos en temps réel et les jeux à information incomplète tels que le poker[4].

Étapes d'un MCTS.

Références[modifier | modifier le code]

  1. « Monte-Carlo Tree Search in TOTAL WAR: ROME II’s Campaign AI », sur AI Game Dev (consulté le 25 février 2017)
  2. David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre, George van den Driessche, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Veda Panneershelvam, Marc Lanctot, Sander Dieleman, Dominik Grewe, John Nham, Nal Kalchbrenner, Ilya Sutskever, Timothy Lillicrap, Madeleine Leach, Koray Kavukcuoglu, Thore Graepel et Demis Hassabis, « Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search », Nature, vol. 529, no 7587,‎ , p. 484–489 (ISSN 0028-0836, PMID 26819042, DOI 10.1038/nature16961, Bibcode 2016Natur.529..484S, lire en ligne)Accès payant
  3. (en) Auteur inconnu « Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm », {{{year}}}.
  4. Jonathan Rubin et Ian Watson, « Computer poker: A review », Artificial Intelligence, vol. 175, nos 5–6,‎ , p. 958–987 (DOI 10.1016/j.artint.2010.12.005, lire en ligne)

Bibliographie[modifier | modifier le code]

  • Cameron Browne, Edward Powley, Daniel Whitehouse, Simon Lucas, Peter I. Cowling, Philipp Rohlfshagen, Stephen Tavener, Diego Perez, Spyridon Samothrakis, Simon Colton, « A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods », IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, vol. 4, no 1,‎ (lire en ligne)

Lien externe[modifier | modifier le code]