MCP（Monte Carlo Planning，蒙特卡洛规划）是强化学习和决策系统中的重要方法，广泛应用于复杂环境下的行动策略规划。无论是博弈中的AI，还是机器人路径规划，MCP都能通过随机模拟预测未来策略的效果。其中，蒙特卡洛树搜索（MCTS）是其典型实现，具有强大的全局最优性和适应高维复杂策略的能力。文章详细解析了MCP的基本概念、与强化学习的关系、典型算法以及实际应用场景，展示了其在AlphaGo、自动驾驶、游戏AI等领域的卓越表现。