MCTS算法，即蒙特卡洛樹搜尋(Monte Carlo Tree Search)，是一類樹搜尋算法的統稱，可以較為有效地解決一些探索空間巨大的問題。MCTS算法基於蒙特卡洛方法，即使用隨機採樣的方法來解決確定性問題。
MCTS算法的主要步驟包括：
樹的遍歷：從狀態S0開始，選擇最大化UCT值的節點作為下一個節點。
拓展節點：判斷目前的結點是否為葉節點，如果是，則進行拓展。
模擬：如果結點被訪問的係數為0，則進行Rollout，即在接下來的步驟中每一步都隨機採取動作，直到停止點，得到一個最終的value。
方向傳播：利用Rollout最終得到的value來更新路徑上每個結點的T,N值。
MCTS算法的核心在於其能夠平衡探索和利用的問題，即在搜尋過程中既能夠利用已有的信息，也能夠探索可能帶來更大收益的路徑。此外，MCTS算法還使用UCB公式來選擇下一步的動作，這個公式能夠在不確定的情況下選擇最優的行動。
MCTS算法被廣泛套用於圍棋、象棋等遊戲的人工智慧中，能夠在巨大的搜尋空間中找到最優的策略。