蒙特卡洛树是一种用于决策的人工智能算法。蒙特卡洛?使用模拟来预测每个行动的成功概率，构建代表所有可能行动及其结果的树。

3 .蒙特卡洛树法。

蒙特卡洛树算法的操作如下:

1.选择——从当前状态下所有可能的行动中做出选择。

2.扩展-模拟所选择的行动，并将结果添加到树中。

3模拟-蒙特卡洛?通过模拟评估每个行为的成功率。

4.回溯-将模拟结果发送到树的根节点，更新每个行动的成功率。

5 .重复——重复上述步骤，直到找到最佳行动。

蒙特卡洛树法的应用。

蒙特卡洛树算法有以下应用。

1.游戏——蒙特卡洛树算法可以用来计算下一个最佳的游戏动作，比如围棋、扑克牌和象棋。

2.智能?控制-蒙特卡洛?树?算法被用于优化无人驾驶汽车和无人机等控制系统的决策。

3.金融-蒙特卡洛树算法可以用来计算金融的风险和回报概率。

蒙特卡洛树是一种强大的人工智能算法，被应用于决策、游戏、智控、金融等领域。蒙特卡洛?使用模拟来预测每个行动的成功概率，构建代表所有可能行动及其结果的树。通过重复选择、扩展、模拟、回溯，蒙特卡洛树算法能够找到最佳行动。