Este artículo propone mejoras para la determinización por conjuntos de Monte Carlo Tree Search (MCTS) introduciendo dos ejes para la asignación dinámica de recursos: Número Dinámico de Determinizaciones y Asignación Dinámica de Simulaciones.
- El Número Dinámico de Determinizaciones ajusta el conteo de árboles de determinización según el comportamiento de búsqueda.
- La Asignación Dinámica de Simulaciones distribuye el presupuesto de simulación de manera no uniforme entre los árboles para maximizar la ganancia de conocimiento.
- El método se probó en Jaipur, Lost Cities y Splendor utilizando configuraciones basadas en iteraciones y tiempo.
Estas configuraciones producen un aumento estadísticamente significativo en la fortaleza del algoritmo.