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Pour les articles homonymes, voir Monte-Carlo (homonymie).
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En informatique, et plus précisément en intelligence artificielle, la recherche arborescente Monte Carlo ou Monte Carlo tree search (MCTS) est un algorithme de recherche heuristique utilisé dans le cadre de la prise de décision. Il est notamment employé dans les jeux. On peut citer son implémentation dans le jeu vidéo Total War: Rome II avec son mode campagne IA haut-niveau[1] et les récents programmes informatiques de Go[2], suivis par les échecs et shogi[3], ainsi que les jeux vidéo en temps réel et les jeux à information incomplète tels que le poker[4].
- « Monte-Carlo Tree Search in TOTAL WAR: ROME II’s Campaign AI », sur AI Game Dev (consulté le )
- David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre, George van den Driessche, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Veda Panneershelvam, Marc Lanctot, Sander Dieleman, Dominik Grewe, John Nham, Nal Kalchbrenner, Ilya Sutskever, Timothy Lillicrap, Madeleine Leach, Koray Kavukcuoglu, Thore Graepel et Demis Hassabis, « Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search », Nature, vol. 529, no 7587, , p. 484–489 (ISSN 0028-0836, PMID 26819042, DOI 10.1038/nature16961, Bibcode 2016Natur.529..484S, lire en ligne
, consulté le ).
- (en) D. Silver, « Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm », .
- Jonathan Rubin et Ian Watson, « Computer poker: A review », Artificial Intelligence, vol. 175, nos 5–6, , p. 958–987 (DOI 10.1016/j.artint.2010.12.005, lire en ligne)
