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モンテカルロ木探索（モンテカルロきたんさく、英: Monte Carlo tree search、略称MCTS）とは、モンテカルロ法を使った木の探索の事。決定過程に対する、ヒューリスティクス（＝途中で不要な探索をやめ、ある程度の高確率で良い手を導ける）な探索アルゴリズムである。 モンテカルロ木
(1)さがしもとめること。
search tree）は、トライ木の各ノードを二分探索木として表現したデータ構造である。各ノードは文字列中の文字と以下の三つの子ノードを持つ。 その文字の代わりに、より小さな文字を指す左ノード その文字の代わりに、より大きな文字を指す右ノード その文字の次の文字を指す中央ノード
になり、木の高さは N となる。木の形は挿入時のデータ出現順序に依存し、特にソート済みのデータを与えると線形リストになる点は注意を要する。データの出現順序によって大きく性能が劣化しないように、挿入・削除の際に木の平衡を取り直す処理を追加した二分探索木は平衡二分探索木と呼ばれる。 ルートから手順を開始する。
探索コスト（たんさくコスト、英: search cost）は取引コストやスイッチング・コストの一種で、情報収集や代案探索にかかる費用を意味する。 完全合理的な消費者であれば、効用を最大化するために、限界費用が限界便益を上回るまで、より良い商品やサービスを求めて探索
探索行動（たんさくこうどう）とは、動物に見られる周囲の状況を探索する行動のことである。狭義には、空間に対する探索行動である空間的探索行動（くうかんてきたんさくこうどう）のみを指すが、広義には、情報に対する探索行動である情報探索行動（じょうほうたんさくこうどう）を含む。
かも知れない。 位置1～4の中央の位置は、1 + (4 - 1) / 2 = 2 位置2のデータは3なので「N」、位置1も「n」とわかる。目的のデータは位置3～4にあるかも知れない。 位置3～4の中央の位置は、3 + (4 - 3) / 2 = 3 位置3のデータは5なので「N」。もし
をどのくらい動かすかを表すステップサイズを計算する。そのステップサイズを用いて、解を求める方法として、最急降下法、ニュートン法、準ニュートン法など、数多く存在する。ステップサイズは厳密に求める方法と近似的に求める方法がある。 次の勾配法の例は、第4ステップで直線探索を用いている。 反復カウンターを k = 0 {\displaystyle
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