Anytime Sequential Halving in Monte-Carlo Tree Search

Dieses Kapitel befasst sich mit der strategischen Integration der Sequentiellen Halbierung (SH) in Monte-Carlo Tree Search (MCTS), einem zentralen Algorithmus für sequentielle Entscheidungsprobleme. Die Untersuchung der Eignung von SH für MCTS ist motiviert durch seinen Fokus auf einfaches Bedauern, das für den endgültigen Entscheidungsprozess in Spielen und anderen Planungsproblemen besser geeignet sei. In diesem Kapitel wird Anytime SH vorgestellt, ein neuartiger Algorithmus, der darauf ausgelegt ist, das Eigentum zu jeder Zeit zu behalten und eine flexible Kündigung zu jedem Zeitpunkt bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Entscheidungsqualität zu ermöglichen. Die Leistung von Anytime SH wird durch synthetische Probleme mit mehreren bewaffneten Banditen und ein vielfältiges Set von zehn Brettspielen rigoros bewertet und bietet eine umfassende Analyse seiner praktischen Effektivität. Die Experimente vergleichen Anytime SH mit etablierten Algorithmen wie UCB1 und Standard SH und heben so seine Wettbewerbsfähigkeit und die Vorteile seiner jederzeit einsetzbaren Eigenschaft hervor. Das Kapitel diskutiert auch die Implikationen dieser Ergebnisse und bietet Einblicke in das Potenzial weiterer Verbesserungen und zukünftiger Forschungsrichtungen im Bereich sequentieller Entscheidungsfindungsalgorithmen.