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文檔簡介
1、機(jī)器博弈是人工智能領(lǐng)域公認(rèn)的極具挑戰(zhàn)性的科研方向之一,它的研究為人工智能帶來了很多重要的方法和理論,產(chǎn)生了廣泛的社會和學(xué)術(shù)影響。迄今為止,機(jī)器博弈已經(jīng)在二人完備信息方向取得了成功,但在多人參與的、非確定性的、非完備信息博弈方面仍然存在許多問題。對于非完備信息博弈,學(xué)術(shù)界公認(rèn)蒙特卡羅抽樣是一種行之有效的啟發(fā)式搜索方法,在橋牌等一些游戲上的應(yīng)用已經(jīng)取得了成功。但蒙特卡羅方法在理論上存在重要的缺陷。
本文在全面分析了國內(nèi)外蒙特卡羅抽
2、樣技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與技術(shù)前景,針對蒙特卡羅抽樣技術(shù)存在的缺陷,結(jié)合劃分搜索(PartitionSearch)的方法,給出了一種基于半隨機(jī)抽樣啟發(fā)式機(jī)器博弈算法。本文的主要研究工作如下:
1.給出了一種基于半隨機(jī)抽樣啟發(fā)式機(jī)器博弈算法。蒙特卡羅抽樣技術(shù)存在策略融合(strategyfusion)和非本地化(non-locality)信息問題,本文結(jié)合劃分搜索的方法,通過關(guān)注局面中的少數(shù)位置而忽略其他位置,融入策略規(guī)則控制,實(shí)現(xiàn)了對
3、蒙特卡羅抽樣技術(shù)的改進(jìn)。
2.將多智能體技術(shù)引入到機(jī)器博弈的研究中,給出了一種基于多智能體非完備信息多人博弈結(jié)構(gòu)。采用集中式多智能體組織結(jié)構(gòu),博弈中的參與人是一個獨(dú)立的主體智能體,博弈的非完備信息特點(diǎn)表現(xiàn)為每一個主體智能體只擁有自己的完備信息、對其他智能體的猜測信息和環(huán)境信息。
3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個四國軍旗機(jī)器博弈系統(tǒng)。通過分析多盤四國軍旗經(jīng)典對局,結(jié)合四國軍旗理論中的基本手筋,設(shè)計(jì)了3大類7條形式化通用規(guī)則,并用消
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