蒙特卡洛模擬具體步驟是什么？蒙特卡羅模擬的求解步驟可分為兩類：確定性問(wèn)題和隨機(jī)性問(wèn)題。解決問(wèn)題的步驟如下：1。根據(jù)所提出的問(wèn)題構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)單適用的概率模型或隨機(jī)模型，使問(wèn)題的解與模型中隨機(jī)變量的某些特征

蒙特卡洛模擬具體步驟是什么？

蒙特卡羅模擬的求解步驟可分為兩類：確定性問(wèn)題和隨機(jī)性問(wèn)題。解決問(wèn)題的步驟如下：1。根據(jù)所提出的問(wèn)題構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)單適用的概率模型或隨機(jī)模型，使問(wèn)題的解與模型中隨機(jī)變量的某些特征（如概率、均值和方差等）相對(duì)應(yīng)，所建模型的主要特征參數(shù)應(yīng)與實(shí)際問(wèn)題或系統(tǒng)相一致。2根據(jù)模型中各隨機(jī)變量的分布情況，在計(jì)算機(jī)上生成隨機(jī)數(shù)，實(shí)現(xiàn)仿真過(guò)程所需的足夠數(shù)量的隨機(jī)數(shù)。一般先生成均勻分布的隨機(jī)數(shù)，再生成服從一定分布的隨機(jī)數(shù)，然后進(jìn)行隨機(jī)模擬試驗(yàn)。三。根據(jù)概率模型的特點(diǎn)和隨機(jī)變量的分布特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并選擇合適的抽樣方法，對(duì)每個(gè)隨機(jī)變量進(jìn)行抽樣（包括直接抽樣、分層抽樣、相關(guān)抽樣、重要性抽樣等）。4根據(jù)建立的模型，進(jìn)行了仿真試驗(yàn)和計(jì)算，得到了問(wèn)題的隨機(jī)解。5對(duì)仿真試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，給出了問(wèn)題的概率解和解的精度估計(jì)。在可靠性分析和設(shè)計(jì)中，montecarlo模擬可以用來(lái)確定復(fù)雜隨機(jī)變量的概率分布和數(shù)字特征，估計(jì)系統(tǒng)和部件的可靠性，模擬隨機(jī)過(guò)程，尋找系統(tǒng)的最優(yōu)參數(shù)。

什么是蒙特卡洛法？

蒙特卡羅分析（統(tǒng)計(jì)模擬）是一種使用隨機(jī)抽樣統(tǒng)計(jì)來(lái)估計(jì)結(jié)果的計(jì)算方法。它可以用來(lái)估計(jì)PI，這是由johnvonneumann提出的。由于計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性很大程度上取決于樣本數(shù)，一般需要大量的樣本數(shù)據(jù)，因此在沒(méi)有計(jì)算機(jī)的時(shí)代一直沒(méi)有得到重視。蒙特卡羅分析方法可以用來(lái)估計(jì)周長(zhǎng)比。如圖所示，在邊長(zhǎng)為2的正方形中，做一個(gè)半徑為1的圓。正方形的面積等于2×2=4，圓的面積等于π×1×1=π。因此，正方形的面積與圓的面積之比是4：π。現(xiàn)在讓我們用計(jì)算機(jī)或輪盤賭來(lái)生成幾組均勻分布在0和2之間的隨機(jī)數(shù)，這些隨機(jī)數(shù)散落在正方形中作為某一點(diǎn)的坐標(biāo)。那么平方中的數(shù)N與圓中的數(shù)k之比接近平方面積與圓面積之比，即N:k≈4:π，因此π≈4K/N，需要大量均勻分布的隨機(jī)數(shù)才能得到更精確的值，這也是蒙特卡羅分析的缺點(diǎn)方法。

蒙特卡洛樹是什么？

蒙特卡羅樹搜索（MCTS）是人工智能問(wèn)題中的一種決策優(yōu)化方法，通常用于組合博弈中需要移動(dòng)規(guī)劃的部分。蒙特卡羅樹搜索結(jié)合了隨機(jī)模擬的一般性和樹搜索的準(zhǔn)確性。1928馮諾依曼提出的極小極大理論為以后的對(duì)抗樹搜索方法鋪平了道路，為計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的建立奠定了決策理論的基礎(chǔ)。montecarlo方法通過(guò)隨機(jī)抽樣來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，然后在20世紀(jì)40年代，它被用作解決模糊定義問(wèn)題的一種方法，這種方法不適合直接的樹搜索。2006年，RéMi Coulomb將這兩種方法結(jié)合起來(lái)，為go中的移動(dòng)規(guī)劃提供了一種新方法，現(xiàn)在稱為montecarlo樹搜索（MCTS）