Schlagwort: Gewinnstrategie

Berechnung der Gewinn-Wahrscheinlichkeiten für das Zahlenspiel 3-5-11 und Durchführung von Simulationen mit Zufallszügen

Ein wichtiger Bestandteil des Monte-Carlo-Tree-Search-Algorithmus ist es, aus einer gegebenen Spielsituation zahlreiche Spiele auszuführen, bei denen die Züge zufällig ausgewählt werden. Die Ergebnisse dieser Simulationen bestimmen dann, wie der Algorithmus den Spielbaum weiter untersucht. Um besser nachvollziehen zu können, wie der Monte-Carlo-Tree-Search-Algorithmus den Spielbaum untersucht und für die möglichen Züge Gewinn-Wahrscheinlichkeiten schätzt, werden für das Zahlenspiel 3-5-11 die Formeln hergeleitet, wie man zu gegebenem Anfangswert die Gewinn-Wahrscheinlichkeit berechnen kann, wenn sämtliche Züge eines Spiels zufällig ausgewählt werden (mit jeweils gleicher Wahrscheinlichkeit). Ferner werden Simulationen mit unterschiedlichen Anzahlen von Spielen durchgeführt, um zu beurteilen, wie gut die Ergebnisse der Simulation mit den berechneten Gewinn-Wahrscheinlichkeiten übereinstimmen.

Ein Zahlenspiel zur Erläuterung des Monte Carlo Tree Search Algorithmus

Um die Vorgehensweise beim Monte-Carlo-Tree-Search-Algorithmus besser erklären zu können, wird zunächst ein einfaches Zahlenspiel vorgestellt und analysiert. Es handelt sich um eine Variation des Nim-Spiels, für das man eine einfache Gewinnstrategie angeben kann und bei dem mit dem Anfangswert bereits festgelegt ist, welcher Spieler den Gewinn erzwingen kann. Dies hat den Vorteil, dass man später besser nachvollziehen kann, wie der Monte-Carlo-Tree-Search-Algorithmus vorgeht.