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支持 .md 老数据中 HTML 代码的转换 #604

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88250 commented 3 years ago

a12 中会加入这个转换，但我这里缺少测试用例，所以处理结果不一定正确，麻烦 @ProgramFan @GuangDai 帮忙回测，谢谢。

ProgramFan commented 3 years ago

OK。

ProgramFan commented 3 years ago

a12转换还是有问题： 原始代码：

**蒙特卡洛树搜索**（英语：Monte Carlo tree search；简称：**MCTS**）是一种用于某些决策过程的[启发式](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%90%AF%E5%8F%91%E5%BC%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2 "启发式搜索")[搜索算法](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95 "搜索算法")，最引人注目的是在游戏中的使用。一个主要例子是[电脑围棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%94%B5%E8%84%91%E5%9B%B4%E6%A3%8B "电脑围棋")程序[\[1\]](#cite_note-1)，它也用于其他[棋盘游戏](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A3%8B%E7%9B%98%E6%B8%B8%E6%88%8F "棋盘游戏")、即时电子游戏以及不确定性游戏。
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## <a id="历史"></a>历史
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基于随机抽样的[蒙特卡洛方法](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E7%89%B9%E5%8D%A1%E6%B4%9B%E6%96%B9%E6%B3%95 "蒙特卡洛方法")可以追溯到20世纪40年代。布鲁斯·艾布拉姆森（Bruce Abramson）在他1987年的博士论文中探索了这一想法，称它“展示出了准确、精密、易估、有效可计算以及域独立的特性“[\[2\]](#cite_note-Abramson-2)。他深入试验了[井字棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%95%E5%AD%97%E6%A3%8B "井字棋")，然后试验了[黑白棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%BB%91%E7%99%BD%E6%A3%8B "黑白棋")和[国际象棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BD%E9%99%85%E8%B1%A1%E6%A3%8B "国际象棋")的机器生成的评估函数。1992年，B·布鲁格曼（B. Brügmann）首次将其应用于对弈程序[\[3\]](#cite_note-Bruegmann-3)，但他的想法未获得重视。2006年堪称围棋领域蒙特卡洛革命的一年[\[4\]](#cite_note-4)，雷米·库洛姆（Remi Coulom）描述了蒙特卡洛方法在[游戏树](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%9A%E5%BC%88%E6%A0%91 "博弈树")搜索的应用并命名为蒙特卡洛树搜索[\[5\]](#cite_note-5)。列文特·科奇什（Levente Kocsis）和乔鲍·塞派什瓦里（Csaba Szepesvári）开发了UCT算法[\[6\]](#cite_note-Kocsis-Szepesvari-6)，西尔万·热利（Sylvain Gelly）等人在他们的程序MoGo中实现了UCT[\[7\]](#cite_note-Gelly-et-al-7)。2008年，MoGo在九路围棋中达到[段位](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AE%B5%E7%BA%A7%E4%BD%8D%E5%88%B6 "段级位制")水平[\[8\]](#cite_note-8)，Fuego程序开始在九路围棋中战胜实力强劲的业余棋手[\[9\]](#cite_note-9)。2012年1月，Zen程序在19路围棋上以3：1击败二段棋手约翰·特朗普（John Tromp）[\[10\]](#cite_note-10)。
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[![](assets/5cfc3f8c9431468e93a6e0874be5124a.png)](https://zh.wikipedia.org/wiki/File:Computer-go-ratings-Chinese.png)
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自2007年以来KGS围棋服务器上最优秀围棋程序的评级。自2006年以来，最优秀的程序全部使用蒙特卡洛树搜索。[\[11\]](#cite_note-11)
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蒙特卡洛树搜索也被用于其他[棋盘游戏](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A3%8B%E7%9B%98%E6%B8%B8%E6%88%8F "棋盘游戏")程序，如[六贯棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%AD%E8%B2%AB%E6%A3%8B "六贯棋")[\[12\]](#cite_note-12)、[三宝棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%89%E5%AF%B6%E6%A3%8B "三宝棋")[\[13\]](#cite_note-13)、[亚马逊棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%9E%E9%A6%AC%E9%81%9C%E6%A3%8B "亚马逊棋")[\[14\]](#cite_note-14)和[印度斗兽棋](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B0%E5%BA%A6%E9%AC%A5%E7%8D%B8%E6%A3%8B "印度斗兽棋")[\[15\]](#cite_note-15)；即时电子游戏，如《[吃豆小姐](https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E5%90%83%E8%B1%86%E5%B0%8F%E5%A7%90&action=edit&redlink=1)》[\[16\]](#cite_note-16)[\[17\]](#cite_note-17)、《[神鬼寓言:传奇](https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E7%A5%9E%E9%AC%BC%E5%AF%93%E8%A8%80:%E4%BC%A0%E5%A5%87&action=edit&redlink=1)》[\[18\]](#cite_note-18)、《[罗马II：全面战争](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BE%85%E9%A6%ACII%EF%BC%9A%E5%85%A8%E8%BB%8D%E7%A0%B4%E6%95%B5 "罗马II：全面战争")》[\[19\]](#cite_note-19)；不确定性游戏，如[斯卡特](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%AF%E5%8D%A1%E7%89%B9 "斯卡特")[\[20\]](#cite_note-20)、[扑克](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%92%B2%E5%85%8B "扑克")[\[21\]](#cite_note-21)、[万智牌](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%87%E6%99%BA%E7%89%8C "万智牌")[\[22\]](#cite_note-22)、[卡坦岛](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%A1%E5%9D%A6%E5%B2%9B "卡坦岛")[\[23\]](#cite_note-23)。
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## <a id="原理"></a>原理
{: id="20210222145416-swjw2ml"}

蒙特卡洛树搜索的每个循环包括四个步骤：[\[24\]](#cite_note-chaslot2008-24)
{: id="20210222145416-5ceerep"}

- {: id="20210222145416-uuy07ci"}选择（Selection）：从根节点*R*开始，选择连续的子节点向下至叶子节点*L*。后面给出了一种选择子节点的方法，让[游戏树](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%81%8A%E6%88%B2%E6%A8%B9 "游戏树")向最优的方向扩展，这是蒙特卡洛树搜索的精要所在。
- {: id="20210222145416-zwafw68"}扩展（Expansion）：除非任意一方的输赢使得游戏在L结束，否则创建一个或多个子节点并选取其中一个节点*C*。
- {: id="20210222145416-oyf03ry"}仿真（Simulation）：在从节点*C*开始，用随机策略进行游戏，又称为playout或者rollout。
- {: id="20210222145416-7wkiq79"}反向传播（Backpropagation）：使用随机游戏的结果，更新从*C*到*R*的路径上的节点信息。
{: id="20210222145416-ozjsd10"}

每一个节点的内容代表*胜利次数/游戏次数*
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[![](assets/40aa069f493b417daddcc36549dc7c84.png)](https://zh.wikipedia.org/wiki/File:MCTS_%28English%29.svg)
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蒙特卡洛树搜索的步骤
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## <a id="探索与利用"></a>探索与利用
{: id="20210222145416-ac83yju"}

选择子结点的主要困难是：在较高平均胜率的移动后，在对深层次变型的利用和对少数模拟移动的探索，这二者中保持某种平衡。第一个在游戏中平衡利用与探索的公式被称为UCT（Upper Confidence Bounds to Trees，上限置信区间算法 ），由匈牙利国家科学院计算机与自动化研究所高级研究员列文特·科奇什与[阿尔伯塔大学](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%BF%E5%B0%94%E4%BC%AF%E5%A1%94%E5%A4%A7%E5%AD%A6 "阿尔伯塔大学")全职教授乔鲍·塞派什瓦里提出[\[6\]](#cite_note-Kocsis-Szepesvari-6)。UCT基于奥尔（Auer）、西萨-比安奇（Cesa-Bianchi）和费舍尔（Fischer）提出的UCB1公式[\[25\]](#cite_note-25)，并首次由马库斯等人应用于多级决策模型（具体为[马尔可夫决策过程](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A9%AC%E5%B0%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E5%86%B3%E7%AD%96%E8%BF%87%E7%A8%8B "马尔可夫决策过程")）[\[26\]](#cite_note-26)。科奇什和塞派什瓦里建议选择游戏树中的每个结点移动，从而使表达式 ![{\displaystyle {\frac {w_{i}}{n_{i}}}+c{\sqrt {\frac {\ln t}{n_{i}}}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4d380bf26dc9feb4d3cb45c58adb1027cd575479)具有最大值。在该式中：
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大多数当代蒙特卡洛树搜索的实现都是基于UCT的一些变形。
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## <a id="参见"></a>参见
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- {: id="20210222145416-ocqyylx"}[AlphaGo](https://zh.wikipedia.org/wiki/AlphaGo "AlphaGo")，一个同时使用蒙特卡洛树搜索和[深度学习](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0 "深度学习")的相当于人类的围棋程序。
{: id="20210222145416-q54elq2"}

## <a id="参考来源"></a>参考来源
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26. {: id="20210222145416-f7uletv"}**[^](#cite_ref-26 "跳转")** Chang, Hyeong Soo; Fu, Michael C.; Hu, Jiaqiao; Marcus, Steven I. [An Adaptive Sampling Algorithm for Solving Markov Decision Processes](http://scholar.rhsmith.umd.edu/sites/default/files/mfu/files/cfhm05.pdf?m=1449834091) (PDF). Operations Research. 2005, **53**: 126–139.
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## <a id="延伸阅读"></a>延伸阅读
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- {: id="20210222145416-r3ngdhj"}Cameron Browne, Edward Powley, Daniel Whitehouse, Simon Lucas, Peter I. Cowling, Philipp Rohlfshagen, Stephen Tavener, Diego Perez, Spyridon Samothrakis, Simon Colton. [A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods（蒙特卡洛树搜索方法综述）](https://web.archive.org/web/20130309060408/http://www.cameronius.com/cv/mcts-survey-master.pdf) (PDF). IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. March 2012, **4** (1). （[原始内容](http://www.cameronius.com/cv/mcts-survey-master.pdf) (PDF)存档于2013-03-09）.
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{: id="20210222145416-9a2oadi" type="doc"}

结果：

图片
88250 commented 3 years ago

收到，下个版本处理。

ProgramFan commented 3 years ago

感觉是直接对原始文档进行了 HTML 转 Markdown 处理，应该进一步移除空链接，原来的 [\[1\]](#tagff-1) 中的转义字符是 Markdown 的语法要求，这里也应当处理一下。

ProgramFan commented 3 years ago

这里的 [1] 等是通过 HTML 的锚标记做的页面内引用。如果能直接将 Markdown 的页面内引用转为思源的块引用，是最理想的。如果不能转，可考虑移除页面内引用。

88250 commented 3 years ago

我们移除锚文本为空的链接，不转引用了，抱歉。