[发明专利]残局牌面获取方法、装置、计算机设备及存储介质有效
申请号: | 201810712903.0 | 申请日: | 2018-06-29 |
公开(公告)号: | CN109011580B | 公开(公告)日: | 2021-12-21 |
发明(设计)人: | 苏博览;范少波;杨江彬;李宇聪;余洋;王彬;郭植裕;马同星;郝伟清;朱鸷璞;周伟;李立;张银锋;邓大付;殷俊;卢伟平;万乐;王晓曦;刘锐;杨敬文;汪洋;吕有为 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | A63F13/67 | 分类号: | A63F13/67 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 祝亚男 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 残局 获取 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种残局牌面获取方法,其特征在于,所述方法包括:
生成牌类竞技项目的初始牌面,所述初始牌面包含至少两个纸牌集合,每个纸牌集合包含指定数量的虚拟纸牌;
通过第一搜索算法搜索所述初始牌面的解法树,所述第一搜索算法用于搜索所述至少两个纸牌集合中的指定纸牌集合获胜的解法,所述解法树用于指示所述初始牌面的各种解法;
当所述指定纸牌集合获胜的解法的数量小于预设数量阈值且不为零时,将所述初始牌面获取为所述牌类竞技项目的残局牌面;
在将所述初始牌面获取为所述牌类竞技项目的残局牌面后,将所述至少两个纸牌集合的纸牌数据输入概率确定模型,获得所述指定纸牌集合每一步出牌正确的概率;所述概率确定模型是通过第二训练样本训练获得的机器学习模型,所述第二训练样本包含牌面样本以及所述牌面样本中的各个纸牌集合的每一步出牌结果;
根据所述指定纸牌集合每一步出牌正确的概率获得所述初始牌面的牌面难度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过第一搜索算法搜索所述初始牌面的解法树,包括:
获取第一纸牌集合中的各个纸牌组合的搜索优先级,所述第一纸牌集合是所述至少两个纸牌集合中率先出牌的纸牌集合,所述纸牌组合包含允许同时出牌的至少一张虚拟纸牌;
通过所述第一搜索算法,按照所述第一纸牌集合中的各个纸牌组合的搜索优先级从高到低的顺序搜索所述初始牌面的解法树,直至已搜索到的所述指定纸牌集合获胜的解法的数量达到所述预设数量阈值,或者,已完成搜索所述解法树。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取第一纸牌集合中的各个纸牌组合的搜索优先级,包括:
获取所述各个纸牌组合的组合类型;
根据所述各个纸牌组合的组合类型,以及预先设置的优先规则获取所述各个纸牌组合的搜索优先级;所述优先规则中包含组合类型与搜索优先级之间的对应关系。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取第一纸牌集合中的各个纸牌组合的搜索优先级,包括:
将所述第一纸牌集合的纸牌数据输入优先级确定模型,获得所述第一纸牌集合中的各个纸牌组合的搜索优先级,所述纸牌数据用于指示对应的纸牌集合中包含的各个虚拟纸牌;所述优先级确定模型是通过第一训练样本训练获得的机器学习模型,所述第一训练样本包含纸牌集合样本、所述纸牌集合样本中首先出牌的纸牌组合以及所述纸牌集合样本的胜负结果。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过所述第一搜索算法,按照所述第一纸牌集合中的各个纸牌组合的搜索优先级从高到低的顺序搜索所述初始牌面的解法树,包括:
通过α-β剪枝算法,按照所述第一纸牌集合中的各个纸牌组合的搜索优先级从高到低的顺序搜索所述初始牌面的解法树。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述初始牌面获取为所述牌类竞技项目的残局牌面后,所述方法还包括:
通过第二搜索算法搜索所述初始牌面的解法树,获得所述解法树的完整解法。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述第二搜索算法是极小值极大化算法。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
按照预设的映射规则对所述初始牌面的解法树进行映射获得第一字符串,所述第一字符串唯一表示所述初始牌面的解法树;
计算所述第一字符串与第二字符串之间的相似度,所述第二字符串是按照所述映射规则对目标牌面的解法树进行映射获得的字符串,所目标牌面是所述初始牌面之外的另一残局牌面;
当所述第一字符串与所述第二字符串之间的相似度大于预设的相似度阈值时,确定所述初始牌面与所述目标牌面是相似牌面。
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