多步树搜索提速
在潜空间推断多步环境变化以提升树搜索的决策能力，适用于工况波动的控制任务。
Fu, Yangqing · 高岳
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2025
通过构建潜空间概率图模型，利用变分下界推断多步转移变化，从而提升树搜索在非平稳环境中的决策能力。
理论上证明了框架的收敛性，确保在非平稳环境中处理的有效性。
该框架可以集成到最先进的基于MCTS的算法（如Sampled MuZero）中，无需大幅改动即可提升其在非平稳环境下的性能。