यह पेपर एनसेंबल निर्धारण मोंटे कार्लो ट्री सर्च (MCTS) के लिए दो अक्षों को पेश करके गतिशील संसाधन आवंटन के माध्यम से सुधार प्रस्तावित करता है: गतिशील निर्धारण संख्या और गतिशील सिमुलेशन आवंटन।
- गतिशील निर्धारण संख्या खोज व्यवहार के आधार पर निर्धारण वृक्षों की संख्या को समायोजित करती है।
- गतिशील सिमुलेशन आवंटन ज्ञान लाभ को अधिकतम करने के लिए सिमुलेशन बजट को वृक्षों में असमान रूप से विभाजित करता है।
- इस विधि का परीक्षण Jaipur, Lost Cities और Splendor में पुनरावृत्ति-आधारित और समय-आधारित सेटिंग्स का उपयोग करके किया गया था।
इन विन्यासों से एल्गोरिदम की शक्ति में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण वृद्धि होती है।