快速的C ++实施完全可定制的蒙特卡洛树搜索

加强学习框架从c ++中从头开始开发。由我（Muhamed Cicak）撰写，作为我大学终结项目角色的一部分：创建一个加强学习代理，以在Xplane12中降落飞机。该代码包含Barto Sutton书中进行的许多练习，因为该项目对我来说也是一个学习之旅。

该程序将ExpectiMAX优化作为基本AI算法，以及效率高效的64位表示。这使其可以每秒搜索超过1000万行动。 AI对所有可能的动作执行最大化操作，然后在所有可能的瓷砖生成上计算期望值。此外，它使用启发式方法（例如奖励）作为空正方形，并在边缘和角落附近放置大量值。

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