Development and Application of a Monte Carlo Tree Search Algorithm for Simulating Da Vinci Code Game Strategies

在这项研究中，我们探讨了蒙特卡罗树搜索（MCTS）这一著名决策算法在进行模拟的数量不同时的效率。尽管该算法具有广泛的适用性，但在某些情况下，特别是在游戏策略开发领域，其性能可能会受到不利影响。本研究认为，在达芬奇密码棋盘游戏中固有的分支分歧显著阻碍了在图形处理单元（GPU）上执行时的并行性。为了调查这一假设，我们实施并仔细评估了两个MCTS算法的变体，专门设计用于评估分支分歧对计算性能的影响。我们的比较分析揭示了基于CPU的实现性能的线性改进，与GPU实现形成鲜明对比，后者展现出非线性的增强模式和可辨别的性能低谷。这些发现有助于更深入地了解MCTS算法在分歧分支场景中的行为，突出了在并行计算架构上优化游戏策略算法的关键考虑因素。

本文旨在研究蒙特卡罗树搜索算法（MCTS）在不同模拟数量下的效率，并探讨分支发散对计算性能的影响。研究的具体对象是达芬奇密码板游戏。该论文的问题是如何优化MCTS算法在分支发散场景下的表现，以提高游戏策略算法在并行计算架构上的性能。

论文通过实现和评估两个MCTS算法变体，比较了基于CPU和GPU的实现方案在达芬奇密码板游戏上的性能表现。研究发现，在分支发散场景下，CPU实现呈线性改进趋势，而GPU实现则呈现出非线性增强模式和可见的性能低谷。

本文对MCTS算法在分支发散场景下的表现进行了深入研究，为优化游戏策略算法提供了关键性的参考。实验设计严谨，使用了达芬奇密码板游戏作为研究对象。本文的研究方法和结论值得深入研究。

最近的相关研究包括《Parallel Monte Carlo Tree Search》和《A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods》。