awesome-monte-carlo-tree-search-papers

awesome-monte-carlo-tree-search-papers

精选蒙特卡洛树搜索论文资源库

该项目收集了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的蒙特卡洛树搜索(MCTS)相关论文。涵盖顶级会议和期刊发表的最新研究成果,并提供部分论文的代码实现。这一资源库为研究人员和开发者提供了全面了解MCTS在各领域应用和进展的机会。

Monte Carlo树搜索强化学习人工智能机器学习算法优化Github开源项目

蒙特卡洛树搜索优秀论文集

Awesome 欢迎PR仓库大小 许可证 benedekrozemberczki

<p align="center"> <img width="600" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/206ceae2-03dd-49c2-b967-b96bdbda4c2e.png"> </p>

一个精选的蒙特卡洛树搜索论文列表,包含来自以下会议/期刊的实现:

类似的收藏还有关于图分类梯度提升分类/回归树欺诈检测社区检测的论文及其实现。

2023年

  • 符号物理学习器:通过蒙特卡洛树搜索发现支配方程 (ICLR 2023)
    • Fangzheng Sun, Yang Liu, Jian-Xun Wang, Hao Sun
    • [论文]

2022年

  • 寻找整数规划的后门:蒙特卡洛树搜索框架 (AAAI 2022)

    • Elias B. Khalil, Pashootan Vaezipoor, Bistra Dilkina
    • [论文]
  • NSGZero:在大规模网络安全游戏中使用神经蒙特卡洛树搜索高效学习不可利用策略 (AAAI 2022)

    • Wanqi Xue, Bo An, Chai Kiat Yeo
    • [论文]
  • 在受限时间可控性下使用树搜索和图神经网络求解具有不确定性的析取时间网络 (AAAI 2022)

    • Kevin Osanlou, Jeremy Frank, Andrei Bursuc, Tristan Cazenave, Eric Jacopin, Christophe Guettier, J. Benton
    • [论文]
  • 使用图神经网络辅助蒙特卡洛树搜索的量子比特路由 (AAAI 2022)

    • Animesh Sinha, Utkarsh Azad, Harjinder Singh
    • [论文]
  • 蒙特卡洛树搜索的分割移动 (AAAI 2022)

    • Jakub Kowalski, Maksymilian Mika, Wojciech Pawlik, Jakub Sutowicz, Marek Szykula, Mark H. M. Winands
    • [论文]
  • 拖延树搜索:具有延迟、噪声和多保真度反馈的黑盒优化 (AAAI 2022)

    • Junxiong Wang, Debabrota Basu, Immanuel Trummer
    • [论文]
  • 通过自适应树搜索实现任意翻译目标 (ICLR 2022)

    • Wang Ling, Wojciech Stokowiec, Domenic Donato, Chris Dyer, Lei Yu, Laurent Sartran, Austin Matthews
    • [论文]
  • 深度学习在组合优化树搜索中的问题(ICLR 2022)

    • Maximili1an Böther, Otto Kißig, Martin Taraz, Sarel Cohen, Karen Seidel, Tobias Friedrich
    • [论文]
  • 使用蒙特卡洛树搜索进行医疗住院匹配的随时容量扩展(IJCAI 2022)

    • Kenshi Abe, Junpei Komiyama, Atsushi Iwasaki
    • [论文]
  • 使用蒙特卡洛树搜索进行快速准确的用户冷启动学习(RECSYS 2022)

    • Dilina Chandika Rajapakse, Douglas Leith
    • [论文]

2021年

  • 学习何时停止:动态模拟蒙特卡洛树搜索(AAAI 2021)

    • Li-Cheng Lan, Ti-Rong Wu, I-Chen Wu, Cho-Jui Hsieh
    • [论文]
  • Dec-SGTS:多智能体协调的分散式子目标树搜索(AAAI 2021)

    • Minglong Li, Zhongxuan Cai, Wenjing Yang, Lixia Wu, Yinghui Xu, Ji Wang
    • [论文]
  • 使用优先级动作分支改进POMDP树搜索规划(AAAI 2021)

    • John Mern, Anil Yildiz, Lawrence Bush, Tapan Mukerji, Mykel J. Kochenderfer
    • [论文]
  • 蒙特卡洛树搜索的动态自动机引导奖励塑造(AAAI 2021)

    • Alvaro Velasquez, Brett Bissey, Lior Barak, Andre Beckus, Ismail Alkhouri, Daniel Melcer, George K. Atia
    • [论文]
  • 基于Plackett-Luce模型的单人蒙特卡洛树搜索(AAAI 2021)

    • Felix Mohr, Viktor Bengs, Eyke Hüllermeier
    • [论文]
  • 学习打包:大规模3D装箱问题的数据驱动树搜索算法(CIKM 2021)

    • Qianwen Zhu, Xihan Li, Zihan Zhang, Zhixing Luo, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Jia Zeng
    • [论文]
  • 应用于分子设计的实用大规模并行蒙特卡洛树搜索(ICLR 2021)

    • Xiufeng Yang, Tanuj Kr Aasawat, Kazuki Yoshizoe
    • [论文]
  • 蒙特卡洛树搜索中的凸正则化(ICML 2021)

    • Tuan Dam, Carlo D'Eramo, Jan Peters, Joni Pajarinen
    • [论文]
  • 结合树搜索和动作预测实现斗地主的最先进性能(IJCAI 2021)

    • Yunsheng Zhang, Dong Yan, Bei Shi, Haobo Fu, Qiang Fu, Hang Su, Jun Zhu, Ning Chen
    • [论文]

2020年

  • 使用具有遗憾界的Voronoi乐观优化在连续空间中进行蒙特卡洛树搜索(AAAI 2020)

    • Beomjoon Kim, Kyungjae Lee, Sungbin Lim, Leslie Pack Kaelbling, Tomás Lozano-Pérez
    • [论文]
  • 使用深度神经网络和蒙特卡洛树搜索进行神经架构搜索(AAAI 2020)

    • Linnan Wang, Yiyang Zhao, Yuu Jinnai, Yuandong Tian, Rodrigo Fonseca
    • [论文]
    • [代码]
  • 具有值梯度的连续动作空间蒙特卡洛树搜索(AAAI 2020)

  • 使用蒙特卡洛树搜索和值函数在离散分布中的近似推断(AISTATS 2020)

    • Lars Buesing, Nicolas Heess, Theophane Weber
    • [论文]
  • 观察未见:一种并行化蒙特卡罗树搜索的简单方法(ICLR 2020)

    • Anji Liu, Jianshu Chen, Mingze Yu, Yu Zhai, Xuewen Zhou, Ji Liu
    • [论文]
    • [代码]
  • 信息粒子滤波树:一种用于具有基于信念的连续域奖励的POMDP的在线算法(ICML 2020)

  • 子目标树:一个基于目标的强化学习框架(ICML 2020)

    • Tom Jurgenson, Or Avner, Edward Groshev, Aviv Tamar
    • [论文]
  • 用于可扩展联盟形成的蒙特卡罗树搜索(IJCAI 2020)

    • Feng Wu, Sarvapali D. Ramchurn
    • [论文]
  • 蒙特卡罗树搜索中的广义均值估计(IJCAI 2020)

    • Tuan Dam, Pascal Klink, Carlo D'Eramo, Jan Peters, Joni Pajarinen
    • [论文]
  • 连续观察空间POMDP中稀疏树搜索的最优性保证(IJCAI 2020)

    • Michael H. Lim, Claire Tomlin, Zachary N. Sunberg
    • [论文]
  • 混合搭配:一种从混合分布中学习模型的乐观树搜索方法(NeurIPS 2020)

    • Matthew Faw, Rajat Sen, Karthikeyan Shanmugam, Constantine Caramanis, Sanjay Shakkottai
    • [论文]
  • 利用蒙特卡罗树搜索从网络文本中提取知识(WWW 2020)

    • Guiliang Liu, Xu Li, Jiakang Wang, Mingming Sun, Ping Li
    • [论文]

2019

  • ACE:一种用于连续控制的演员集成树搜索算法(AAAI 2019)

  • 一个用于"同羽之鸟"纸牌游戏的蒙特卡罗树搜索玩家(AAAI 2019)

  • 通过蒙特卡罗树搜索进行藤蔓Copula结构学习(AISTATS 2019)

  • 使用多保真度查询的噪声黑盒优化:一种树搜索方法(AISTATS 2019)

  • 基于强化学习的蒙特卡罗树搜索用于时间路径发现(ICDM 2019)

    • Pengfei Ding, Guanfeng Liu, Pengpeng Zhao, An Liu, Zhixu Li, Kai Zheng
    • [论文]
  • 用于策略优化的蒙特卡罗树搜索(IJCAI 2019)

    • Xiaobai Ma, Katherine Rose Driggs-Campbell, Zongzhang Zhang, Mykel J. Kochenderfer
    • [论文]
  • 蒙特卡罗树搜索中基于子目标的时间抽象(IJCAI 2019)

    • Thomas Gabor, Jan Peter, Thomy Phan, Christian Meyer, Claudia Linnhoff-Popien
    • [论文]
    • [代码]
  • 使用蒙特卡罗树搜索的自动机器学习(IJCAI 2019)

  • 多策略值蒙特卡罗树搜索(IJCAI 2019)

    • Li-Cheng Lan, Wei Li, Ting-Han Wei, I-Chen Wu
    • [论文]
  • 使用递归树搜索和规划学习组合神经程序(NeurIPS 2019)

    • Thomas Pierrot, Guillaume Ligner, Scott E. Reed, Olivier Sigaud, Nicolas Perrin, Alexandre Laterre, David Kas, Karim Beguir, Nando de Freitas
    • [论文]

2018年

  • Kingdomino游戏的蒙特卡罗方法(CIG 2018)

  • 机器人损伤恢复的无重置试错学习(RAS 2018)

  • 记忆增强蒙特卡罗树搜索(AAAI 2018)

    • Chenjun Xiao, Jincheng Mei, Martin Müller
    • [论文]
  • 基于反馈的树搜索强化学习(ICML 2018)

    • Daniel R. Jiang, Emmanuel Ekwedike, Han Liu
    • [论文]
  • 非单位成本域的扩展递增成本树搜索(IJCAI 2018)

    • Thayne T. Walker, Nathan R. Sturtevant, Ariel Felner
    • [论文]
  • 蒙特卡罗树搜索的三头神经网络架构(IJCAI 2018)

    • Chao Gao, Martin Müller, Ryan Hayward
    • [论文]
  • 使用启发式和动态蒙特卡罗树搜索在周期性双边拍卖中投标(IJCAI 2018)

    • Moinul Morshed Porag Chowdhury, Christopher Kiekintveld, Son Tran, William Yeoh
    • [论文]
  • 使用图卷积网络和引导树搜索进行组合优化(NIPS 2018)

    • Zhuwen Li, Qifeng Chen, Vladlen Koltun
    • [论文]
  • M-Walk:使用蒙特卡罗树搜索学习在图上行走(NIPS 2018)

    • Yelong Shen, Jianshu Chen, Po-Sen Huang, Yuqing Guo, Jianfeng Gao
    • [论文]
  • 具有保证的单智能体策略树搜索(NIPS 2018)

    • Laurent Orseau, Levi Lelis, Tor Lattimore, Theophane Weber
    • [论文]
  • 约束POMDP的蒙特卡罗树搜索(NIPS 2018)

    • Jongmin Lee, Geon-hyeong Kim, Pascal Poupart, Kee-Eung Kim
    • [论文]

2017年

  • 蒙特卡罗树搜索分析(AAAI 2017)

    • Steven James, George Dimitri Konidaris, Benjamin Rosman
    • [论文]
  • 超越蒙特卡罗树搜索:使用深度替代神经网络和长期评估下围棋(AAAI 2017)

    • Jinzhuo Wang, Wenmin Wang, Ronggang Wang, Wen Gao
    • [论文]
  • 使用蒙特卡罗树搜索设计更好的播放列表(AAAI 2017)

    • Elad Liebman, Piyush Khandelwal, Maytal Saar-Tsechansky, Peter Stone
    • [论文]
  • 使用蒙特卡罗树搜索在POMDP中学习(ICML 2017)

    • Sammie Katt, Frans A. Oliehoek, Christopher Amato
    • [论文]
  • 学习在树搜索中运行启发式算法(IJCAI 2017)

    • Elias B. Khalil, Bistra Dilkina, George L. Nemhauser, Shabbir Ahmed, Yufen Shao
    • [论文]
  • 通过领域知识采样估计搜索树大小(IJCAI 2017)

    • Gleb Belov, Samuel Esler, Dylan Fernando, Pierre Le Bodic, George L. Nemhauser
    • [论文]
  • 主动恶意软件分析的蒙特卡洛树搜索方法 (IJCAI 2017)

    • Riccardo Sartea, Alessandro Farinelli
    • [论文]
  • 通过最佳臂识别的蒙特卡洛树搜索 (NIPS 2017)

    • Emilie Kaufmann, Wouter M. Koolen
    • [论文]
  • 深度学习和树搜索的快思慢想 (NIPS 2017)

    • Thomas Anthony, Zheng Tian, David Barber
    • [论文]
  • 使用完美信息批量值的蒙特卡洛树搜索 (UAI 2017)

    • Shahaf S. Shperberg, Solomon Eyal Shimony, Ariel Felner
    • [论文]

2016年

  • 利用领域知识提高参数化扑克方块中蒙特卡洛树搜索的性能 (AAAI 2016)

    • Robert Arrington, Clay Langley, Steven Bogaerts
    • [论文]
  • 多机器人任务分配的蒙特卡洛树搜索 (AAAI 2016)

    • Bilal Kartal, Ernesto Nunes, Julio Godoy, Maria L. Gini
    • [论文]
  • 基于蒙特卡洛树搜索的大规模难样本挖掘 (CVPR 2016)

    • Olivier Canévet, François Fleuret
    • [论文]
  • 蒙特卡洛树搜索中复杂备份策略的分析 (ICML 2016)

    • Piyush Khandelwal, Elad Liebman, Scott Niekum, Peter Stone
    • [论文]
  • 深度学习在雅达利游戏中改进蒙特卡洛树搜索的奖励设计 (IJCAI 2016)

    • Xiaoxiao Guo, Satinder P. Singh, Richard L. Lewis, Honglak Lee
    • [论文]
  • 具有执行不确定性的连续动作空间中的蒙特卡洛树搜索 (IJCAI 2016)

    • Timothy Yee, Viliam Lisý, Michael H. Bowling
    • [论文]
  • 通过蒙特卡洛树搜索学习预测状态表示 (IJCAI 2016)

    • Yunlong Liu, Hexing Zhu, Yifeng Zeng, Zongxiong Dai
    • [论文]

2015年

  • 使用树搜索进行高效的全局最优一致性最大化 (CVPR 2015)

    • Tat-Jun Chin, Pulak Purkait, Anders P. Eriksson, David Suter
    • [论文]
  • 使用蒙特卡洛树搜索进行星际轨道规划 (IJCAI 2015)

2014年

  • 蒙特卡洛树搜索中的状态聚合 (AAAI 2014)

    • Jesse Hostetler, Alan Fern, Tom Dietterich
    • [论文]
  • 使用离线蒙特卡洛树搜索规划实现雅达利游戏的实时深度学习 (NIPS 2014)

    • Xiaoxiao Guo, Satinder P. Singh, Honglak Lee, Richard L. Lewis, Xiaoshi Wang
    • [论文]
  • 学习部分策略以加速MDP树搜索 (UAI 2014)

2013年

  • 用于调度活动识别的蒙特卡洛树搜索 (ICCV 2013)

    • Mohamed R. Amer, Sinisa Todorovic, Alan Fern, Song-Chun Zhu
    • [论文]
  • 同步移动游戏中蒙特卡洛树搜索的收敛性 (NIPS 2013)

    • Viliam Lisý, Vojtech Kovarík, Marc Lanctot, Branislav Bosanský
    • [论文]
  • 基于贝叶斯混合建模和推理的蒙特卡洛树搜索中的汤普森采样 (NIPS 2013)

    • Aijun Bai, Feng Wu, Xiaoping Chen
    • [论文]

2012年

  • 通用游戏玩法中广义蒙特卡洛树搜索的扩展 (AAAI 2012)

2011年

  • 确定性规划中的局部蒙特卡洛树搜索方法 (AAAI 2011)

    • Fan Xie, Hootan Nakhost, Martin Müller
    • [论文]
  • 基于蒙特卡洛博弈树搜索的量化CSP实时求解 (IJCAI 2011)

    • Satomi Baba, Yongjoon Joe, Atsushi Iwasaki, Makoto Yokoo
    • [论文]
  • 蒙特卡洛树搜索中的嵌套回滚策略适应 (IJCAI 2011)

  • 蒙特卡洛树搜索中的方差减少 (NIPS 2011)

    • Joel Veness, Marc Lanctot, Michael H. Bowling
    • [论文]
  • 学习即规划:通过蒙特卡洛树搜索实现近似贝叶斯最优强化学习 (UAI 2011)

    • John Asmuth, Michael L. Littman
    • [论文]

2010年

  • 理解完美信息蒙特卡洛采样在博弈树搜索中的成功 (AAAI 2010)

    • Jeffrey Richard Long, Nathan R. Sturtevant, Michael Buro, Timothy Furtak
    • [论文]
  • 蒙特卡洛树搜索中的贝叶斯推理 (UAI 2010)

    • Gerald Tesauro, V. T. Rajan, Richard Segal
    • [论文]

2009年

  • 蒙特卡洛树搜索技术在克里格斯皮尔游戏中的应用 (IJCAI 2009)

    • Paolo Ciancarini, Gian Piero Favini
    • [论文]
  • 从博弈树搜索中引导学习 (NIPS 2009)

    • Joel Veness, David Silver, William T. B. Uther, Alan Blair
    • [论文]

2008年

  • 通过基于模型的搜索树直接挖掘判别性和必要的频繁模式 (KDD 2008)
    • Wei Fan, Kun Zhang, Hong Cheng, Jing Gao, Xifeng Yan, Jiawei Han, Philip S. Yu, Olivier Verscheure
    • [论文]

2007年

  • 树搜索的赌博机算法 (UAI 2007)
    • Pierre-Arnaud Coquelin, Rémi Munos
    • [论文]

2006年

  • 博弈树搜索中前向剪枝的性质 (AAAI 2006)

  • 图分支算法:一种用于带有弧共现约束的评分依存图的最优树搜索方法 (ACL 2006)

2005年

  • 具有组合大型信念状态的博弈树搜索 (IJCAI 2005)
    • Austin Parker, Dana S. Nau, V. S. Subrahmanian
    • [论文]

2003年

  • 通过局部一致性和树搜索求解有限域约束层次 (IJCAI 2003)
    • Stefano Bistarelli, Philippe Codognet, Kin Chuen Hui, Jimmy Ho-Man Lee
    • [论文]

2001年

  • 使用自适应探测的不完全树搜索 (IJCAI 2001)

1998年

  • KnightCap:一个结合时间差分与博弈树搜索的自学习国际象棋程序 (ICML 1998)
    • Jonathan Baxter, Andrew Tridgell, Lex Weaver
    • [论文]

1988

  • 图像序列中目标检测的树搜索算法(CVPR 1988)
    • Steven D. Blostein, Thomas S. Huang
    • [论文]

许可证


编辑推荐精选

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

下拉加载更多