python蒙特卡洛函数 python蒙特卡洛方法

如何用python的蒙特卡洛模拟生成新的数据

生成1~10的随机数1000个：

import random

fp = open("test", 'w');

for i in range(1, 1000):

a = random.randint(1,10)

fp.write(str(a)+"\n");

fp.close();

注意：写入文件的不会在最后写入，而是重新写文件。

相关问答

Q1: 蒙特·卡罗算法Python实例解析

此算法诞生的背景是：

蒙特卡洛算法理论基础是概率论，实际就是暴力计算逼近理想结果。正是在以上两个背景下，它刚好得到了极大的应用和发展。

上面叙述的是定义，我来描述一个例子：蒙特卡罗法计算圆周率

Q2: 蒙特卡洛树搜索MCTS

AlphaGo Zero跟AlphaGopython蒙特卡洛函数的最大区别是抛弃人类棋谱的，完全通过自python蒙特卡洛函数我对弈来学会下棋的，并且仅用40小时就到达了AlphaGo的棋力。

过程是这样，首先生成棋谱，然后将棋谱作为输入训练神经网络，训练好的神经网络用来预测落子和胜率。如下图：

在AlphaGo Zero中蒙特卡洛树搜索主要是用来生成棋谱的

MCTS算法是一种决策算法，每次模拟（simulation）分为4步：

第一、二步的流程（遍历、拓展节点）：

1.从状态S0开始，要在下面两个动作中进行选择（假设只有两个动作可选），选择的标准就是 值， 选择最大化 UCT 的节点作为下一个节点 。初始情况两个 ,按顺序选择S1

2.判断目前的结点S1(current node)是不是叶节点，这里叶节点是指其没有被展开（expansion）过。

3.接下来，按照流程图，需要判断结点S1被访问的系数是否为0。是0，则要进行Rollout。(Rollout其实就是在接下来的步骤中每一步都随机采取动作，直到停止点（围棋中的对局结束），得到一个最终的value。)==假设Rollout最终值为20.

4.Backpropagation，即利用Rollout最终得到的value来更新路径上每个结点的T,N值。(之后把Rollout的结果删除：MCTS的想法就是要从出S0发不断的进行迭代，不断更新结点值，直到达到一定的迭代次数或者时间。)

5.如果没有达到一定的迭代次数或者时间，继续从根节点进行1-4

第三步rollout模拟:

例子说明见: 蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法-计算过程 ，视频讲解见B站: 【MCTS】Youtube上迄今为止最好的蒙特卡罗树搜索讲解

相比极大极小法（minimax）。这个策略假定你的对手发挥了最好的博弈水平，然后以此调整策略来最大化你的收益。简单地说，给定状态，你想要找到一个能产生最大收益的 move ，假定你的对手想要最小化你的收益（最大化他自己的收益）。因此，名字叫作 极小化极大 。

极小化极大算法的最大劣势 是，需要扩展整个博弈树。对于分支因子较高的博弈（例如围棋或者国际象棋），这会导致庞大的博弈树从而失败。

UCT是一个让我们从已访问的节点中选择下一个节点来进行遍历的函数，也是MCTS的核心函数。

第一部分是 ，也称作exploitation component

可以看做是子节点Vi的胜率估计（总收益/总次数=平均每次的收益）。但是不能只选择胜率高的下一步，因为这种贪婪方式的搜索会很快导致游戏结束，这往往会导致搜索不充分，错过最优解。

举个简单的例子。现在假设MCTS的UCT函数只用了探索成分，从根节点开始，我们对所有子节点进行了一次模拟，然后在下一步中只访问至少赢了一次的子节点。那么在第一次模拟中那些不幸未被选中的节点（实际中rollout策略函数通常是随机的）将会被立刻抛弃

，这个成分更倾向于那些想对较少被探索的节点N(Vi)小。

参数c是exploitation和exploration之间的折中系数。

终止条件(or)：

当MSCT程序结束时，最佳的移动通常是访问次数最多的那个节点，也是UCT最大的点。

深度学习入门：AlphaGo Zero蒙特卡洛树搜索

蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法-计算过程

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python实现的基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)与UCB的五子棋游戏

mctspy：蒙特卡洛树搜索算法的python实现

Q3: 蒙特卡洛方法求定积分及python实现（转）

用蒙特卡洛方法计算定积分

计算定积分

利用蒙特卡洛计算方法，核心步骤是求取随机的 g(X1),………,g(Xn),n∈[a,b],由数学期望和大数定理可以近似计算定积分，公式为

原函数:

导函数:

计算导函数在[10,15]上的定积分；

Python

用蒙特卡洛方法计算的定积分：

直接用原函数计算的定积分：

偏差程度为：

Q4: 【Python实验】三门问题 用蒙特卡洛法验证

现场有三扇关闭python蒙特卡洛函数了的门python蒙特卡洛函数，其中一扇的后面有辆跑车，而另外两扇门后面则各藏有一只山羊。

参赛者需要从中选择一扇门，如果参赛者选中后面有车的那扇门就可以赢得这辆跑车。

当参赛者选定了一扇门，但未去开启它的时候，节目主持人会开启剩下两扇门的其中一扇，露出其中一只山羊。

接下来参赛者会被问到：是否保持python蒙特卡洛函数他的原来选择，还是转而选择剩下的那一道门python蒙特卡洛函数？

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