论文摘要
"斗地主"是典型的多人合作非完全信息博弈,蒙特卡洛树搜索是求解博弈(围棋、国际象棋等)问题的重要工具.本文首先提出基于"斗地主"规则的手牌拆分算法,通过选择较小拆分以解决其动作空间较大问题;其次,通过蒙特卡洛抽样法,对"斗地主"非完全合作博弈进行不断抽样模拟,在满足一定预设条件后,选择收益最佳的节点作为本次最佳决策.实验结果表明,基于手牌拆分的"斗地主"蒙特卡洛树搜索能较好地实现"斗地主"自动博弈.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 彭啟文,王以松,于小民,刘满义,徐方婧
关键词: 斗地主,计算机博弈,强化学习,蒙特卡洛树搜索
来源: 南京师大学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 贵州大学计算机科学与技术学院
基金: 国家自然科学基金联合基金重点项目(U1836205)
分类号: O225
页码: 107-114
总页数: 8
文件大小: 753K
下载量: 405
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