মন্টি কার্লো পদ্ধতিটি এমন একটি পদ্ধতির যেখানে আপনি প্রচুর পরিমাণে এলোমেলো মান বা সিমুলেশন উত্পন্ন করেন এবং সাধারণ প্যাটার্নগুলির উপর নির্ভর করে কিছু উপায় এবং উপায়গুলি যেমন উপায় এবং রূপগুলি তৈরি করেন।
উদাহরণ হিসাবে, আপনি এটি আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করতে পারেন । দীর্ঘমেয়াদী আবহাওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া বেশ কঠিন, কারণ এটি একটি বিশৃঙ্খল ব্যবস্থা যেখানে ছোট পরিবর্তনগুলি খুব আলাদা ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে। মন্টি কার্লো পদ্ধতি ব্যবহার করে আপনি প্রচুর পরিমাণে সিমুলেশন চালাতে পারেন, যার মধ্যে প্রতিটি সামান্য ভিন্ন বায়ুমণ্ডলীয় পরিবর্তন রয়েছে। তারপরে আপনি ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং উদাহরণস্বরূপ বৃষ্টিপাতের সাথে কত সিমুলেশন শেষ হয়েছিল তার ভিত্তিতে একটি নির্দিষ্ট দিনে বৃষ্টির সম্ভাবনা গণনা করুন।
আলফা গোতে মন্টি কার্লো ব্যবহার করার ক্ষেত্রে, তারা মনে হয় তথাকথিত মন্টি কার্লো ট্রি অনুসন্ধান ব্যবহার করছে । এই পদ্ধতির ক্ষেত্রে, আপনি সম্ভাব্য পদক্ষেপের একটি গাছ তৈরি করেন, ভবিষ্যতে কয়েকটি ঘুরিয়ে নিয়ে সেরা ক্রমটি সন্ধান করার চেষ্টা করেন। যাইহোক, যেহেতু গেমের সম্ভাব্য পদক্ষেপের সংখ্যা খুব বেশি, তাই আপনি খুব বেশি এগিয়ে যেতে পারবেন না। এর অর্থ হ'ল যে কয়েকটি চলন এখন ভাল দেখায় তা পরে খারাপ হতে পারে।
সুতরাং, মন্টি কার্লো ট্রি অনুসন্ধানে, আপনি চালনার একটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ক্রম চয়ন করুন এবং গেমটি কীভাবে সেই দিক থেকে এগিয়ে যেতে পারে তার এক বা একাধিক সিমুলেশন চালান। তারপরে আপনি সেই সিমুলেশনের ফলাফলগুলি কীভাবে সুনির্দিষ্টভাবে চলতে পারে তার নির্দিষ্ট ক্রমটি কতটা ভাল তা সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা পেতে আপনি সেই অনুসারে গাছটি আপডেট করতে পারেন। আপনি কোনও ভাল পদক্ষেপ না পাওয়া পর্যন্ত প্রয়োজন অনুযায়ী পুনরাবৃত্তি করুন।
আপনি যদি আরও তথ্য চান বা কিছু চিত্র দেখতে চান তবে আমি এই বিষয়টিতে একটি আকর্ষণীয় কাগজ পেয়েছি: সি। ব্রাউন এট। মন্টে কার্লো ট্রি অনুসন্ধান পদ্ধতিগুলির একটি জরিপ ( উন্মুক্ত সংগ্রহস্থল / স্থায়ী লিঙ্ক (পেওয়াল্ড) )