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Monte-Carlo-Methoden
Eine Klasse von Rechnerverfahren, die Zufallsstichproben verwenden, um numerische Ergebnisse zu erhalten, typischerweise für Wahrscheinlichkeitsschätzung oder Optimierung. In der Robotik: Monte-Carlo-Lokalisierung (Partikelfilter) schätzt die Roboterpose; Monte-Carlo-Baumsuche plant in stochastischen Umgebungen; MC-Rollouts schätzen erwartete Renditen bei der Regelungsoptimierung.