MCTS / UCT - це метод пошуку дерев ігор, який використовує алгоритм бандита для вибору перспективних вузлів для дослідження. Ігри граються до їх завершення випадковим чином, і вузли, що ведуть до більшої кількості виграшів, вивчаються більше. Алгоритм бандитів підтримує баланс між дослідженнями вузлів з високим коефіцієнтом виграшу та дослідженням невідомих вузлів (і в чистому вигляді не обов'язково використовувати евристичну функцію оцінювання). Програми, засновані на цій загальній техніці, досягли досить дивовижних результатів у комп'ютері Go .
Чи застосовувались бандитські пошуки монте-карло до інших проблем пошуку? Наприклад, чи був би корисним підхід для наближення рішень до MAX-SAT, BKP чи інших проблем комбінаторної оптимізації? Чи є якісь особливості проблеми (структурна / статистична / тощо), яка б підказувала, чи буде підхід у стилі бандитизму ефективним чи ні?
Чи є відомі детерміновані проблеми, які були б цілком стійкі до бандитських методів, через характер простору рішення?