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蒙特卡洛樹搜索全稱Monte Carlo Tree Search，是一種人工智能問題中做出最優決策的方法，一般是在組合博弈中的行動（move）規劃形式。它結合了隨機模擬的一般性和樹搜索的準確性。MCTS受到快速關注主要是由計算機圍棋程序的成功以及其潛在的在眾多難題上的應用所致。超越博弈游戲本身，MCTS理論上可以被用在以{狀態state，行動action}對定義和用模擬進行預測輸出結果的任何領域。

該論文集共收錄50篇論文，引用最多的論文為Deep Learning for Real-Time Atari Game Play Using Offline Monte-Carlo Tree Search Planning，引用數是317。

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總結

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