单人博弈树英文解释翻译、单人博弈树的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 one-person game tree

odd; single
【医】 azygos; mon-; mono-; uni-

human; fellow; human being; individual; man; people; person; soul
【医】 anthropo-; homme; man

【计】 game tree
【化】 game tree

单人博弈树（Single-Agent Game Tree）是博弈论与决策科学中的核心概念，指代单个决策者在不确定环境中进行序列化选择的结构化模型。其本质为一种树状图，通过节点与分支描述所有可能的决策路径及结果，常见于人工智能算法（如深度优先搜索）和运筹学最优策略推导。

核心结构

应用场景

该模型适用于单代理人决策问题，例如路径规划中的最优路线搜索、解谜游戏策略推演（如华容道）或机器人任务规划。在强化学习中，蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法即基于扩展博弈树实现策略优化。

与多人博弈树的区别

不同于多人博弈树需考虑对手反制策略（如纳什均衡），单人博弈树仅需最大化自身收益函数，其复杂度集中于状态空间规模与剪枝效率。经典教材《Artificial Intelligence: A Modern Approach》指出，此类树的时间复杂度常随决策深度呈指数级增长。

权威参考文献

Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Pearson.
中国科学院自动化研究所《智能决策系统基础》课程讲义（2023）

单人博弈树（one-person game tree）是博弈树的一种特殊形式，主要用于描述仅涉及单一决策者的动态决策过程。以下是关键信息的整合与分析：

单人博弈树是博弈树在单参与者场景下的简化形式，其结构保留了传统博弈树的树状特征，但仅包含单一决策者的行动选择路径。与多人博弈树不同，它不涉及对手的策略互动，而是聚焦于个体在不同决策节点下的最优选择。

单人博弈树通过树状结构简化了单方决策过程，适用于无需考虑对手策略的独立决策分析。其核心在于通过路径分支模拟不同选择的结果，帮助决策者识别最优策略。如需进一步了解多人博弈树或具体算法（如剪枝优化），可参考相关搜索来源中的扩展内容。