Monte Carlo Tree Search (MCTS) to probabilistyczny algorytm przeszukiwania drzew, który łączy klasyczne metody eksploracji struktur danych z losowym próbkowaniem w celu podejmowania optymalnych decyzji. Proces ten odbywa się iteracyjnie w czterech krokach: wyboru najbardziej obiecujących węzłów, rozbudowy drzewa, przeprowadzenia symulacji (playout) oraz propagacji wstecznej uzyskanych wyników. Dzięki zdolności do balansowania między eksploracją nowych ścieżek a eksploatacją już znanych, algorytm ten jest kluczowym elementem nowoczesnych systemów AI grających w gry o ogromnej złożoności, takich jak szachy czy Go.
Źródło: en.wikipedia.org
