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准确的天气预报对于个人、政府和组织的日常关键决策必不可少,比如决定是否带雨伞,评估风能产量,规划如何应对极端天气等。气象预报传统上使用数值天气预报法,这种方法可以估计当前天气,并基于此预测未来一段时间的天气(称为确定性预报)。这会产生大量潜在情景,通过结合这些情景就能进行天气预报。
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这种算法借鉴了蒙特卡洛树搜索的概念,这是一种随机选择路径进行探索的技术,最初用于棋类游戏的人工智能系统。在机器人导航中,蒙特卡洛树搜索创建了一个分支结构,用来表示从当前位置到目标位置的不同可能性。然而,随着每一步动作的选择,潜在路径的数量会呈指数增长,这使得全面评估所有选项变得不切实际。
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