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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bandit Based Monte-Carlo Planning

verfasst von : Levente Kocsis, Csaba Szepesvári

Erschienen in: Machine Learning: ECML 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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For large state-space Markovian Decision Problems Monte-Carlo planning is one of the few viable approaches to find near-optimal solutions. In this paper we introduce a new algorithm, UCT, that applies bandit ideas to guide Monte-Carlo planning. In finite-horizon or discounted MDPs the algorithm is shown to be consistent and finite sample bounds are derived on the estimation error due to sampling. Experimental results show that in several domains, UCT is significantly more efficient than its alternatives.

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Metadaten
Titel
Bandit Based Monte-Carlo Planning
verfasst von
Levente Kocsis
Csaba Szepesvári
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Machine Learning: ECML 2006

Print ISBN: 978-3-540-45375-8

Electronic ISBN: 978-3-540-46056-5

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11871842_29