【摘 要】
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机器博弈是人工智能领域具有挑战性的研究方向,分为完备信息博弈和非完备信息博弈。非完备信息博弈由于隐藏信息的存在,所以研究难度较大。在实际应用中的很多问题都可以抽象为非完备信息博弈,因此研究非完备信息博弈具有重要意义。非完备信息博弈关键技术有纳什均衡的求解、对手建模等。本文以无需领域知识为前提、德州扑克为研究对象,研究了对手建模方法,为此做了以下工作:（1）提出预期收益策略并将其和上限置信区间算法（
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机器博弈是人工智能领域具有挑战性的研究方向,分为完备信息博弈和非完备信息博弈。非完备信息博弈由于隐藏信息的存在,所以研究难度较大。在实际应用中的很多问题都可以抽象为非完备信息博弈,因此研究非完备信息博弈具有重要意义。非完备信息博弈关键技术有纳什均衡的求解、对手建模等。本文以无需领域知识为前提、德州扑克为研究对象,研究了对手建模方法,为此做了以下工作:（1）提出预期收益策略并将其和上限置信区间算法（Upper Confidence Bound Apply to Tree,UCT）算法结合。预期收益策略首先根据己方胜率计算出每个动作的期望收益,其次选择期望收益最大的动作作为下一步,然后将其作为对手策略模型与UCT算法结合。这是一种无需领域知识的策略,仅使用了己方的胜率和玩家动作作为条件。（2）以无需领域知识为前提,考虑在实际对局中玩家能够收集到的信息,构造玩家决策模型。在此模型基础上,提出了一种基于决策树的对手建模方法。首先将玩家的各种动作抽象编码为向量,然后在实时对局中收集玩家动作编码为动作序列,最后利用收集到的动作序列建立决策树,预测对手当前胜率。最后将对手模型与预期收益策略结合,设计了一个新的博弈算法。（3）设计了预期收益策略实验、基于决策树的对手建模实验和基于对手模型的预期收益策略算法实验,结果表明预期收益策略与UCT算法、对手胜率评估结合的可行性,验证了基于决策树的对手胜率评估算法的有效性。最后将本文设计的三个博弈算法的各个指标进行了对比与分析。
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