Cet article propose des améliorations pour la Recherche par Arbre de Monte Carlo (MCTS) à détermination d'ensemble en introduisant deux axes d'allocation dynamique des ressources : le nombre dynamique de déterminisations et l'allocation dynamique des simulations.
- Le nombre dynamique de déterminisations ajuste le nombre d'arbres de déterminisation en fonction du comportement de recherche.
- L'allocation dynamique des simulations répartit le budget de simulation de manière non uniforme entre les arbres afin de maximiser le gain de connaissances.
- La méthode a été testée dans Jaipur, Lost Cities et Splendor à l'aide de paramètres basés sur les itérations et le temps.
Ces configurations entraînent une augmentation statistiquement significative de la puissance de l'algorithme.