我正在尝试研究为游戏Ticket to Ride编写AI。我是人工智能编程的新手，因此需要一些帮助来计划我的MCTS实现。
与许多非概率性游戏（例如Tic Tac Toe或Chess）不同，Ride to Ride是一款具有大量未知信息的游戏。此外，由于随机的偶然事件，包括游戏中间的牌组改组，很难通过延长的淘汰赛来确定未知信息。
这在我的扩展阶段提出了一个主要问题，因为如果在实际游戏中以不同的方式对游戏甲板进行重排，则我的扩展游戏树可能无法准确描述游戏的状态。
那么在实施蒙特卡洛树搜索时，如何解决扩展不准确的问题？