« Fouille arborescente Monte Carlo » : différence entre les versions


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==Définition==
En '''[[intelligence artificielle]]''', la fouille arborescente Monte Carlo est un '''[[algorithme]]''' de '''[[recherche heuristique]]''' dans un arbre pour la prise de décision. Il est notamment employé dans les jeux. Chaque nœud de l'arbre de fouille mémorise deux nombres: le nombre de simulations gagnantes, et le nombre de simulations totales.


== Domaine ==
==Français==
[[Category:Vocabulary]]
'''fouille arborescente Monte Carlo '''
   
== Définition ==


'''recherche arborescente Monte Carlo  '''


==Anglais==
'''Monte Carlo tree search '''<small>


== Français ==
==Sources==


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_arborescente_Monte-Carlo Source: Wikipedia]
== Anglais ==


=== Monte Carlo tree search ===
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe]] ([[Discussion utilisateur:Claude COULOMBE | discussion]])
In computer science, Monte Carlo tree search (MCTS) is a heuristic search algorithm for some kinds of decision processes, most notably those employed in game play. Two leading examples of Monte Carlo tree search are the computer game Total War: Rome II's implementation in their high level campaign AI[1] and recent computer Go programs,[2] followed by chess and shogi[3], as well as real-time video games and games with incomplete information such as poker (see history section).


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 13 septembre 2026 à 13:11

Définition

En intelligence artificielle, la fouille arborescente Monte Carlo est un algorithme de recherche heuristique dans un arbre pour la prise de décision. Il est notamment employé dans les jeux. Chaque nœud de l'arbre de fouille mémorise deux nombres: le nombre de simulations gagnantes, et le nombre de simulations totales.

Français

fouille arborescente Monte Carlo

recherche arborescente Monte Carlo

Anglais

Monte Carlo tree search

Sources

Source: Wikipedia

source : Claude Coulombe ( discussion)