Динамическая визуализация построения MCTS-дерева в среде GGP Base Package

<jats:p>Статья посвящена разработке системы динамической визуализации дерева поиска в алгоритме Monte Carlo Tree Search (MCTS), реализованном в среде General Game Playing Base Package (GGP Base Package). Основная проблема существующих подходов – отсутствие средств наблюдения за эволюцией дерева поиска в процессе построения, что затрудняет отладку и анализ поведения MCTS‑агентов. Методология включает: систематическую оценку восьми инструментов визуализации по 12 критериям (универсальность, динамичность, интерактивность, масштабируемость, производительность и т. д.); разработку четырёхслойной архитектуры (Java/GGP Base Package → Redis → ASP.NET Core → React + D3.js); реализацию интерактивного механизма воспроизведения эволюции дерева с пошаговым анализом. Результаты сравнительной оценки показывают, что разработанная система достигает интегральной оценки 0,752 по сформулированным критериям и, в рамках рассмотренных инструментов, демонстрирует наибольшую совокупность ключевых свойств, важных для отладки MCTS‑агентов. Экспериментальные испытания на игре ConnectFour (6×8) показывают, что система обеспечивает плавную визуализацию (&gt;50 FPS) для MCTS‑деревьев до 1000 узлов, поддерживает произвольные игры в формате GDL и по экспертной оценке позволяет за считанные секунды визуального анализа выявлять отличия в поведении модификаций алгоритма MCTS, тогда как без визуализации это требует длительного ручного сопоставления финальных статистик. Сделанные выводы подтверждают, что динамическая визуализация промежуточных состояний MCTS‑дерева предоставляет дополнительные возможности для обнаружения скрытых дефектов реализации и нетривиальных особенностей поведения алгоритма MCTS, остающихся неочевидными при анализе только финального состояния дерева. Предлагаемый инструмент может представлять практический интерес для исследователей, разработчиков и преподавателей в области General Game Playing.</jats:p> <jats:p>The paper presents a dynamic visualization system for the search tree of the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm implemented in the General Game Playing Base Package (GGP Base Package). The main limitation of existing approaches is the lack of tools for observing the evolution of the search tree during its construction, which complicates debugging and analysis of MCTS agents’ behaviour. The methodology includes: a systematic evaluation of eight visualization tools against 12 criteria (universality, dynamism, interactivity, scalability, performance, etc.); the design of a four‑layer architecture (Java/GGP Base Package → Redis → ASP.NET Core → React + D3.js); and the implementation of an interactive mechanism for replaying tree evolution with step‑by‑step analysis. The comparative evaluation shows that the proposed system achieves an integral score of 0.752 according to the defined criteria and, among the considered tools, offers the most favourable combination of key properties relevant for debugging MCTS agents. Experimental studies on the ConnectFour (6×8) game demonstrate that the system provides smooth visualization (&gt;50 FPS) for MCTS trees with up to 1000 nodes, supports arbitrary games in GDL format and, according to expert judgment, enables differences in the behaviour of MCTS algorithm modifications to be identified within seconds of visual inspection, whereas without visualization this would require time‑consuming manual comparison of final statistics. The results confirm that dynamic visualization of intermediate MCTS tree states offers additional opportunities for detecting hidden implementation defects and non‑trivial behavioural patterns of the MCTS algorithm that remain unobvious when only the final tree state is analysed. The proposed tool may be of practical interest to researchers, developers and educators in the field of General Game Playing.</jats:p>