蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）是一种用于决策制定和策略优化的算法，常用于人工智能领域，特别是在游戏中。
MCTS的基本思想是通过模拟和随机采样来估计不同决策的潜在价值，并根据这些估计来选择最优的决策。它结合了蒙特卡洛方法的随机采样和树搜索的结构，以逐步构建一棵搜索树来指导决策。
具体来说，MCTS的过程包括以下几个步骤：
- 选择（Selection）：从根节点开始，根据一些策略（如UCT算法）选择下一个要扩展的节点，通常选择具有较高潜力的节点。
- 扩展（Expansion）：如果所选节点不是叶节点，则创建新的子节点并选择其中一个进行扩展。
- 模拟（Simulation）：从扩展后的节点开始，进行随机模拟，直到达到终止状态，通常通过随机采样或使用某种策略来模拟游戏的进行。
- 反向传播（Backpropagation）：根据模拟的结果，将奖励或价值信息反向传播到上游节点，更新这些节点的统计信息，如访问次数和累计奖励。
通过多次重复上述步骤，MCTS逐渐构建起一棵关于决策空间的搜索树，树中的节点表示不同的决策状态，边表示决策的转移。随着搜索的进行，MCTS能够更准确地估计每个决策的价值，从而做出更优的决策。
MCTS在许多游戏中取得了显著的成果，如围棋、国际象棋等。它也可以应用于其他领域，如机器人控制、优化问题等，只要问题可以表示为决策树的形式。