MCTS算法竞赛冠军额外训练数据集-jsday96
数据来源：互联网公开数据
标签：MCTS, 强化学习, 算法竞赛, 游戏AI, 训练数据, 数据集
数据概述：
本数据集包含了MCTS（蒙特卡洛树搜索）算法竞赛冠军方案所使用的额外训练数据。这些数据主要用于提升MCTS算法在复杂游戏环境中的表现。数据集的核心组成部分包括：
- ExtraAnnotatedGames_v{version_number}.csv：该文件存储了生成的规则集、描述这些规则集的特征，以及通过模拟代理之间的对战计算得到的标签。"v6"是冠军方案使用的全量数据版本，"v4"是早期实验中使用的半量数据版本。
- StartingPositionEvals/{rulesets_origin}_{mcts_config}_{runtime_per_ruleset}s_v2_r{run_id}.json：该文件包含了每个数据集（竞赛组织方提供的数据集和额外生成的规则集）中每个规则集的博弈平衡性指标、已检查的行动计数和搜索迭代计数。
- RecomputedFeatureEstimates.json：该文件存储了来自两个数据源（组织方提供的数据和生成的规则集）的所有不确定性特征的估算值。这些估算值是通过对所有规则集进行5次重新标注，每次运行15次试验，并对硬件速度相关的特征进行缩放以适应硬件差异，然后对所有5次运行的估计特征值进行平均计算得到的，从而获得更稳定的特征值。
数据用途概述：
该数据集适用于MCTS算法研究、游戏AI开发、强化学习算法训练等多种场景。研究人员可以使用此数据来分析MCTS算法在不同游戏规则下的表现，优化算法参数；游戏开发者可以利用此数据训练AI模型，提升游戏体验；学习者可以通过此数据了解MCTS算法的实际应用，提升对强化学习的理解。 具体应用包括：
* 算法优化：用于评估和改进MCTS算法的性能，特别是针对复杂游戏环境。
* 模型训练：作为训练数据，用于训练能够更好适应游戏规则的AI模型。
* 实验验证：用于验证新的算法改进和策略，并与其他算法进行比较。
* 教学研究：提供实践案例，帮助学习者理解MCTS算法的工作原理和应用。
