图式随机 Power-UCT 蒙特卡洛图搜索
原文标题：Graph-Based Stochastic Power-UCT: Monte-Carlo Graph Search with Power Mean Estimation
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针对树式 MCTS 在随机 MDP 中重复展开同一状态、浪费模拟的问题，论文提出 GS-Power-UCT，在相同规划深度共享状态、不同深度保留独立价值，适用于含环的一般随机 MDP。作者证明固定规划视野下根节点估计以 O(n^{-1/2}) 速率收敛，与树式方法相当但可跨共享状态复用样本。另提出两种全状态变体，其中自适应视野版本在跨深度差距消失时收敛至最优无限视野折扣值，实验显示样本效率优于树式与图式基线。
- 问题
- 树式 MCTS 在随机 MDP 中重复展开同一状态，浪费模拟样本。
- 方法
- GS-Power-UCT 按规划深度共享状态、不同深度保留独立价值，并给出自适应视野的全状态变体。
- 结果
- 根估计以 O(n^{-1/2}) 收敛，样本效率优于树式与图式基线
- 影响
- 随机规划场景下同等算力可跑更多有效模拟，适合游戏与决策系统的搜索模块。
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