효과적인 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)은 확률적 샘플링을 기반으로 한 탐색 알고리즘으로, 게임 AI와 의사결정 시스템에서 널리 사용된다. 기존의 알파-베타 가지치기와 같은 탐색 기법은 완벽한 평가 함수가 필요하고, 탐색 트리가 깊어질수록 성능이 저하되는 문제가 있다. 반면, MCTS는 확률적 시뮬레이션을 활용하여 최적의 수를 찾으며, 완벽한 평가 함수가 없어도 효과적으로 동작하는 것이 특징이다. 몬테카를로 트리 탐색의 원리 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)은 불확실한 환경에서 최적의 결정을 내리기 위해 확률적 샘플링을 활용하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 반복적인 시뮬레이션을 통해 더 나은 선택지를 찾아가는 방식으로 동작하며, 특히 게임 AI에서 강력한 성능을 발휘한다. MCTS는 다음 네 가지 주요 단계를 반복.. 2025. 3. 14.