Recherche par Arbres de Monte Carlo MCTS Paramétrable avec Visualisation par Grok

Ce programme interactif implémente l'algorithme de recherche par arbre de Monte Carlo (MCTS), un outil puissant pour résoudre des problèmes de décision complexes. Il permet de personnaliser 20 paramètres pour adapter la recherche à vos besoins, avec trois modes : standard, optimisation (maximisation d'une récompense) et planification (atteinte d'un état cible). Visualisez l'arbre MCTS via un canvas interactif, explorez les statistiques des nœuds (visites, scores), et exportez les résultats en PNG ou JSON. Cet outil est idéal pour les développeurs, chercheurs ou passionnés d'IA souhaitant expérimenter avec le MCTS pour des jeux, des optimisations ou des scénarios de planification, tout en offrant une interface claire et un design élégant sur fond noir.

Recherche par Arbre de Monte Carlo - Paramétrable avec Visualisation

Configurez les paramètres pour personnaliser la recherche MCTS et visualisez l'arbre.

Paramètres MCTS

Type de recherche :
État cible (pour planification) :
Nombre d'itérations (100-10000) :
Constante d'exploration UCB1 (0.1-2.0) :
Plage de mouvements min :
Plage de mouvements max :
Type de récompense :
Poids de la récompense (0.1-10) :
Profondeur maximale (1-50) :
Seuil de visites avant expansion (0-100) :
Mode de sélection :
Taille initiale de l'arbre (1-20) :
Limite de temps (secondes, 1-60) :
Mode de simulation :
Niveau de bruit (0-1) :
Affichage détaillé :
Nombre de résultats à afficher (1-10) :
Type de tri des résultats :
Format de sortie :
Mode de rétropropagation :
Facteur de pondération (0.1-2.0) :
Mode de débogage :
Afficher la visualisation :

Date de dernière mise à jour : 27/05/2025

★ ★ ★ ★ ★

Aucune note. Soyez le premier à attribuer une note !

Ajouter un commentaire

Nom

E-mail

Site Internet

Anti-spam