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ai的蒙特卡罗算法,用童话故事讲解。
我们用一个童话故事的方式来解释ai中的蒙特卡罗算法(nte
carlo
algorithm),特别是它在博弈论、游戏ai、决策模拟等场景中的应用。
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童话故事:小狐狸奇奇的果子冒险
很久很久以前,在一个叫做“决策森林”的神奇世界里,住着一只聪明又调皮的小狐狸,名字叫奇奇。
每天清晨,森林里都会出现很多果子树,不同的路径会通向不同的果子。奇奇最喜欢吃红果子,但问题是:有些红果子很甜,有些很苦,而且你不走近去尝一尝,是无法知道的!
而且,森林的路径像迷宫一样复杂,一次只能走一步,一共只能走
10
步。奇奇每天都要做一个决定:要走哪条路,去哪里找果子吃,怎样才能吃到最多好吃的果子?
这对奇奇来说太难了!
?
这时,ai之神悄悄给奇奇一个神奇的法宝:
这法宝名字叫做:
蒙特卡罗模拟法(nte
carlo
simulation)
这个法宝可以让奇奇提前“幻想”几千次自己的走法和吃果子的结果,然后选择最可能成功的那一条。
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奇奇使用蒙特卡罗模拟的方法如下:
第一步:随便乱走1000次!
奇奇在脑海里幻想自己从现在出发,一直走10步,每次都随机选一个方向。每一条幻想路线都叫做一次模拟。
就像在现实生活中掷骰子做决策那样,蒙特卡罗方法通过“随机”走法来覆盖各种可能。
每次模拟结束后,奇奇会记录下:
?
自己最后吃到了哪些果子?
?
是甜的还是苦的?
?
总共吃了多少好吃的?
第二步:把所有模拟的结果记录下来!
奇奇发现,有一些起始方向,比如往左边走,虽然开始没果子,但最终常常会碰到一大堆红果子树。
而往右走,虽然开始就有果子,但走到第6步就没什么了。
第三步:统计谁最好!
奇奇统计所有模拟中,“哪个第一步方向”最终吃到了最多的甜果子,于是决定——
“我这次就往那个方向走吧!”
这就是蒙特卡罗算法的核心逻辑:
?
用随机采样的方式探索未来的可能性;
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