[c++] 몬테 카를로 트리 탐색을 이용한 검색

15 Dec 2023

본 포스트에서는 몬테 카를로 트리 탐색 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 알고리즘을 사용하여 게임 트리를 탐색하는 방법에 대해 다룹니다. MCTS는 게임 인공 지능 및 최적화 문제를 해결하기 위한 강력한 기술로 널리 사용되고 있습니다.

몬테 카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search)이란?

MCTS는 많은 도메인에서 사용되는 확률론적인 탐색 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 알파-베타 가지치기와 같은 기존의 휴리스틱 탐색 알고리즘을 향상시키기 위해 개발되었습니다. MCTS는 부분적으로 탐험이자 근사 알고리즘이기 때문에 불확실성이 있는 문제에 적합합니다. 이를 통해 MCTS는 불확실한 환경에서도 효율적으로 탐색이 가능하며, 이는 게임 플레이뿐만 아니라 로봇 공학, 자율 주행 자동차, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

MCTS의 구성 요소

MCTS는 크게 선택(Selection), 확장(Expansion), 시뮬레이션(Simulation), 역전파(Backpropagation)의 4 단계로 구성되어 있습니다.

선택(Selection): 현재 상태에서 다음 탐색할 노드를 선택하기 위한 알고리즘입니다. MCTS는 탐험과 이용을 균형 있게 고려하여 가장 유망한 노드를 선택하는 방식으로 동작합니다.
확장(Expansion): 선택된 노드에 새로운 노드를 추가하는 과정으로, 게임 트리를 확장하는 역할을 합니다.
시뮬레이션(Simulation): 확장된 노드에 대해 무작위 시뮬레이션을 수행하여 게임의 결과를 예측하는 단계입니다.
역전파(Backpropagation): 시뮬레이션 결과를 이용하여 선택된 노드들의 가치를 역방향으로 전파하는 과정입니다. 이를 통해 각 노드의 가치를 업데이트하고, 더 나은 선택을 위해 정보를 축적합니다.

MCTS를 이용한 게임 탐색

다음은 7x7 오목 게임을 예로 들어 MCTS를 이용한 게임 탐색 과정을 보여주는 예제 코드입니다.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

struct Node {
    int visits;
    double score;
    std::vector<Node*> children;
};

Node* selectNode(Node* root) {
    // 선택 알고리즘 구현
}

void expandNode(Node* node) {
    // 확장 알고리즘 구현
}

double simulateGame(Node* node) {
    // 시뮬레이션 알고리즘 구현
}

void backpropagate(Node* node, double result) {
    // 역전파 알고리즘 구현
}

int main() {
    Node* root = new Node();
    // MCTS를 통한 게임 탐색 수행
}

위 예제 코드에서 selectNode, expandNode, simulateGame, backpropagate 함수들은 MCTS의 각 구성 요소에 해당하는 알고리즘을 구현하는 부분입니다.

마치며

MCTS는 확률론적 탐색을 통해 게임 트리를 효율적으로 탐색하는 강력한 알고리즘입니다. 이를 통해 다양한 게임 및 결정 문제에서 상대적으로 불확실한 환경에서도 최적의 해를 찾을 수 있습니다. 게임 인공 지능뿐만 아니라 다양한 영역에서 활용 가능한 기술로 빠르게 발전하고 있는 MCTS에 대해 더 많이 배워보고 활용해보시기를 권장합니다.

자세한 내용은 다음 참고 자료를 참조하시기 바랍니다.

박정준, 김수일, 전핑: 몬테 카를로 트리 탐색: 알고리즘과 적용, 2009.
삼성 SDS 연구소 기술블로그, “몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS)”, https://www.samsungsds.com/kr/insights/Monte_Carlo_Tree_Search.html

수정된 내용이 있는 경우 __여기__를 클릭하여 더 자세한 정보를 확인하세요.