随着人工智能的火热，机器游戏变得越来越熟悉。机器博弈是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。亚马逊国际象棋是机器游戏领域的一个重点研究方向，由于其本身动作空间可能概率的复杂性，第一步便超过2000个动作，因此常被用来研究与机器博弈相关的算法。本文针对亚马逊国际象棋环境，对比分析了不同算法在效率上的优缺点，主要对蒙特卡洛博弈算法及其并行优化进行介绍和总结，在此基础上，对关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法并行优化的研究前景进行了展望。 主要内容为关于亚马逊棋的蒙特卡洛博弈算法的并行优化综述，对相关内容进行了调研和总结，首先是引言部分，简要介绍亚马逊棋的相关知识，其次介绍应用于亚马逊棋的相关博弈算法，如：极大化极小法(MiniMax)、Negamax算法、PVS算法和Alpha-Beta等搜索算法。适用于研究计算机领域、人工智能领域的用户下载研究使用，该文章为原创，严禁盗用抄袭，如有发现，将追究侵权责任，同时涉及学术不端问题。 此前将该文档借与他人浏览，所发布本文档目的在于：避免被学术不端者盗用。

包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码，蒙特卡罗方法讲解的PPT，同时有使用蒙特卡罗方法的demo.

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某 18 楼的居民楼，每个单元是两梯两户。电梯有一个默认设置：①在某楼按电 梯时，左右两部电梯经过等楼层到达时，默认左边的执行任务。②若两部电梯到 达用户所需层次经过的路程 不同，则默认选择路程少的那一部。现设计一个数学模型完成如下任务： （1）这个居民楼的一个单元的两部电梯，在一年内的工作量是否有明显差异： （2）如果想两部电梯在一段时间内的工作量有显著差异，采取什么措施平衡差 异，并分析结论 主要通过蒙特卡洛算法的思想对问题进行解决

序贯蒙特卡洛matlab代码比比斯 版本：0.11.0 上次修改时间：2017-01-31 维护者： 执照：GPL-3 网站： Biips是用于与相互作用的粒子系统（也称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法）进行贝叶斯推理的通用软件。 由于其自动的“黑匣子”推理引擎，它旨在将这些方法的使用推广给非统计学家和学生。 它借鉴了BUGS / JAGS软件，该软件广泛用于贝叶斯统计，具有图形模型的统计建模以及与描述相关的语言。 语境 贝叶斯推断包括在给定一组观测值的情况下，近似未知参数相关的条件概率定律。 以上述公式为基础，可以解决许多问题，例如非监督分类，过滤等。 潜在概率定律虽然对于一般情况无法通过分析方式进行计算，但是可以使用蒙特卡洛·马尔可夫链（MCMC）方法进行近似。 由于BUGS软件和WinBUGS图形界面，这些方法在贝叶斯推理中很受欢迎。 由于最近的研究成果不断涌现，因此与经典的MCMC方法相比，基于粒子的交互算法（又称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法，其中最常见的实现是粒子滤波器）被证明具有优越的性能。 此外，交互粒子算法非常适合于动态估计问题，例如在过滤，跟踪或分类问题中遇到的问题。 它

关于使用拉丁超立方模拟生成风机出力和电价的场景模拟和削减，最后生成10个经典场景。

MATLAB代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品！ 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强

5.2 蒙特卡罗模拟法 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，也称为随机模拟（random simulation）。 基本思想：为了解决数学、物理、工程技术等方面的问题，首先建立一个概 率模型或随机过程，使它的参数等于问题的解；然后通过对模型或过程的观察或 抽样试验来计算所求参数的统计特征，最后给出所求解的近似值。 5.2.1 模拟寻求近似圆周率 -1 -0.5 0 0.5 1 -1 -0.5 0 0.5 1

MCTomo 使用可逆跳跃McMC方法和3D Voronoi细分的3D蒙特卡洛层析成像软件包。 作者： 张鑫 安德鲁·柯蒂斯（Andrew Curtis） 要求 支持C ++ 11的AC编译器和支持Fortran 2003的Fortran编译器。 CGAL 4.8或更高版本（对于3d delaunay和Voronoi支持）可以从（ ）下载CGAL，并且可以根据[CGAL安装手册]（ ）进行构建和安装 ）。 如果使用的是MAC OS X，则可以通过以下方式安装CGAL： sudo port install cgal 在debian / Ubuntu上， sudo apt-get install libcgal-dev NetCDF4或更高版本（支持以适当的方式存储样本）。 如果没有netcdf4库，则可以通过软件包管理程序来安装它，例如rpm，yum，自制软件，macpo

python实现，有界面，蒙特卡洛搜索树，非常整齐，可运行