蒙特卡洛树搜索算法的核心步骤是什么？

蒙特卡洛树搜索是人工智能领域常用的一种解决决策问题的算法。该算法通过模拟随机事件和统计分析来进行决策的预测和优化。下面将简要介绍蒙特卡洛树搜索的主要流程。

首先是初始化阶段，需要创建一个根节点，代表当前的状态，包含了相应状态的信息，如游戏棋盘的布局或某一问题的状态。

其次是选择阶段，从根节点出发，根据一定策略选择当前最佳的子节点，这些子节点对应不同的行动或决策选择。

接着是扩展阶段，在已选择的子节点中，随机选择一个未曾访问过的节点，将其加入树中。这一过程以模拟随机事件或生成可能的决策路径为基础。

然后是模拟阶段，对新加入树中的子节点使用随机策略进行模拟，直至游戏结束或达到某个终止条件为止。

随后是回溯阶段，根据模拟结果更新所选子节点的统计信息，包括访问次数和胜利次数等，并将这些信息传递给父节点。

最后是重复阶段，重复以上步骤直至达到设定的迭代次数或时间限制。通过持续迭代和统计分析，蒙特卡洛树搜索能够找到最优的决策路径或提供接近最优解的预测。这使得该算法在棋类游戏、机器人路径规划和资源优化等领域得到广泛应用。