The performance of UCT can often be

The performance of UCT can often be significantly improved by incorporating domain knowledge into the default policy
[19,20]. The UCT algorithm, using a carefully chosen default policy, has outperformed previous approaches to search in a
variety of challenging games, including Go [19], General Game Playing [4], Amazons [5], Lines of Action [6], multi-player
card games [7,8], and real-time strategy games [9]. Much additional research in Monte-Carlo tree search has been developed
in the context of computer Go, and is discussed in more detail in the next section.

Kết quả (Việt) 1:

Hiệu suất của đại học giao thông thường có thể được đáng kể cải thiện bằng cách kết hợp kiến thức miền vào chính sách mặc định[19,20]. Đại học giao thông các thuật toán, bằng cách sử dụng một chính sách mặc định được lựa chọn cẩn thận, có tốt hơn trước đó phương pháp tiếp cận để tìm kiếm trong mộtloạt các trò chơi đầy thách thức, bao gồm cả đi [19], tướng Game Playing [4], Amazon [5], dòng hành động [6], nhiều người chơithẻ trò chơi [7,8], và trò chơi chiến lược thời gian thực [9]. Nhiều nghiên cứu bổ sung trong Monte-Carlo cây tìm kiếm đã được phát triểntrong bối cảnh của máy tính đi, và được thảo luận chi tiết hơn trong phần tiếp theo.

Kết quả (Việt) 2:

Hiệu suất của UCT thường có thể được cải thiện đáng kể bằng cách kết hợp kiến thức miền vào chính sách mặc định
[19-20]. Các thuật toán UCT, sử dụng một chính sách mặc định lựa chọn một cách cẩn thận, đã vượt trội so với phương pháp trước đây để tìm kiếm trong một
loạt các trò chơi đầy thử thách, bao gồm Go [19], chung game Chơi [4], Amazons [5], Dây chuyền [6] Hành động, đa -player
trò chơi thẻ [7,8], và các trò chơi chiến lược thời gian thực [9]. Nghiên cứu bổ sung nhiều trong việc tìm kiếm cây Monte-Carlo đã được phát triển
trong bối cảnh máy tính Go, và được thảo luận chi tiết hơn trong phần tiếp theo.