1、蒙特卡洛树搜索
蒙特卡洛树搜索是一种基于概率与搜索的算法，可以在不完全信息的情况下，通过搜索状态空间寻找最优解。它在许多领域中都有广泛的应用，如游戏、人工智能等。
蒙特卡洛树搜索的核心思想是通过不断模拟随机走棋、评估走棋效果，来不断更新搜索树。在每次搜索过程中，蒙特卡洛树搜索都会在搜索树上执行一系列模拟，并根据模拟结果不断更新节点的访问次数和胜负次数。每次搜索时，蒙特卡洛树搜索都会选择之前未探索过的叶节点进行拓展，通过反复的模拟，最终求得最优解。
蒙特卡洛树搜索的算法步骤如下：
1. 构建初始搜索树。将当前状态表示为搜索树的根节点。
2. 执行随机模拟，得到一条随机路径，其中每个状态节点都表示一个棋局状态。
3. 评估随机路径的胜负情况，并根据路径更新搜索树的节点访问次数和胜负次数。
4. 选择一个未探索过的叶节点进行拓展，并重复步骤2、3，直至模拟次数达到设定值，或时间限制结束。
5. 选择最优解。在搜索树上找到已经探索的路径中最具有代表性的节点，并根据节点评估值确定所下的最佳策略。
6. 应用最佳策略，更新搜索树。
蒙特卡洛树搜索算法的优点在于它能够在不完全信息的情况下，通过多次随机模拟来进行决策。它的缺点在于，模拟次数和时间限制会对算法的结果产生影响，而且在搜索空间较大时，搜索效率可能不高。因此，我们需要根据具体情况来选择使用蒙特卡洛树搜索算法。
蒙特卡洛树搜索算法是一种非常有效的搜索算法，将其应用于各种领域中，可以获得良好的效果。
2、蒙特卡洛树搜索算法中,____是最后一步?
蒙特卡洛树搜索算法是一种基于统计学习和概率论的人工智能算法，广泛应用于游戏、策略等领域。该算法通过模拟大量的游戏对局情况，从中搜索到最优的策略，因为它的计算方式使用的是随机模拟，所以它的结果比较准确。
在蒙特卡洛树搜索算法中，最后一步是指模拟游戏过程中的最后一步。这个过程是通过不断地迭代和扩展树搜索树的节点，以确定最优的移动策略。而在最后一步，算法会选择最优的节点作为其下一步操作的依据。
选择最优的节点需要通过一系列的评估方法。在每个节点的统计信息中，需要有一个“胜率”指标，即这个节点被访问时赢得比赛的次数与访问次数之比。这个指标可以帮助算法判断节点的优劣，从而选择最优节点作为下一步操作的依据。
在蒙特卡洛树搜索算法中，最后一步的选择与计算还需要考虑其他因素，如将来的走势、对手的响应、概率等。因此，选择最优节点需要考虑所有这些因素的综合影响，以保证最终的结果是最有价值的。
综上所述，蒙特卡洛树搜索算法中，最后一步是选择最优节点作为下一步操作的依据，需要通过评估节点的胜率和其他因素的综合影响来确定节点的优劣。最终，选择最优节点的算法将赢得游戏或实现最佳策略，并具有广泛的应用前景。