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未修改版
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MCTS UCB算法
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相比较练习1，没有算算胜率这一步
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v0 MCTS传统实现，使用随机模拟作为defaultPolicy
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v1 使用可行步数作为评估函数，取代随机模拟的def*ultPolicy 与v0相比出现了先下四角等**
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v3 继承自v1expand节点选择改为随机法,简单的inline，在Node *expand部分增加了清除的已展开节点
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v3.1 继承自v3 改变估值函数，增加接近终局的估值权重
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v3.1.1 继承自v3.1 限制搜索宽度，从第一层之后每层限制在40个子节点
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v3.1.2 继承自v3.1 改变估值函数，仍采用随机算法
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v3.2 继承自v3 在随机几步后评估
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v3.3 C调参
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v3.4 继承自v3 重构代码
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v4 继承自v3 尝试在defaultPolicy中加入几步随机过程 每加入一步都会使搜索节点数下降，但性能没有提升，反而下降，确信深度为王
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v5 继承自v4 尝试在利用defaultPolicy中的随机部分增加RAVE
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v6 继承自v3 将bestchild改为最多访问的节点
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v7 继承自v3 更改评估函数
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