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当移动次数过多和/或随机性过强，无法用 minimax/expectimax 很好地处理时，通常会使用蒙特卡洛算法。蒙特卡洛算法基于进行多次随机模拟，并尝试根据这些多次模拟做出明智的决策。它通常包括算法技巧，以最大限度地提高游戏树的“探索”程度，即如果尚未模拟结果游戏状态，则增加随机选择移动的概率（这些版本称为蒙特卡洛树搜索）。
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