蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）是一种用于决策过程的启发式搜索算法，广泛应用于游戏人工智能、规划和优化等领域。它结合了树搜索的精确性和随机采样的通用性，通过构建一棵搜索树来寻找最优决策。
MCTS的基本过程包括四个主要步骤：选择、扩展、模拟和反向传播。首先，从根节点开始，根据树策略选择下一个节点；然后，在某些迭代中，从选定的叶节点开始，通过未探索的动作添加一个或多个子节点；接着，使用rollout策略模拟完整的回合；最后，将模拟回合产生的返回值备份到更新或初始化树策略在本轮MCTS中遍历的树上连接的行动值。
MCTS最初是为了在围棋等具有树状决策结构的游戏中选择最佳行动而设计的，并且在AlphaGo程序中得到了广泛应用。此外，它也被应用于其他领域，如物流规划、资源分配等复杂的决策支持系统中。
MCTS的一个显著特点是其统计时效性，即算法可以在任意时刻被打断并提供当前最佳动作。此外，MCTS不需要保留从一个动作选择到另一个动作选择的近似价值函数或政策，而是通过多次模拟来评估状态。
MCTS通过不断迭代优化，逐步构建一棵非对称的搜索树，使算法更倾向于搜索更有潜力的局部区域。这种算法特别适用于那些搜索空间巨大且计算资源有限的情况
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