[发明专利]非完备信息下同步博弈蒙特卡洛搜索多树变种方法有效
| 申请号： | 201910860992.8 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110489668A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 潘家鑫;黄湛钧;高庆龙;王骄 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/22;G06F16/2455;A63F13/70;A63F13/67;A63F13/58 |
| 代理公司： | 21212 大连东方专利代理有限责任公司 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种非完备信息下同步博弈蒙特卡洛搜索多树变种方法，包括：S1:对于玩家的策略将根据已知的经验信息推测剩余信息；S2:在博弈树展开前对所有信息进行采样，筛选合法动作；S3:在博弈树搜索后，将每个博弈树的搜索结果再进行训练，预测出最终优势策略：S4:根据不同的玩家设置两棵博弈树，其中不同玩家的博弈树之间是互相联系，每轮对多个博弈树同时展开，展开前的采样内容相同，每个从玩家角度开始展开动作是根据自己的信息集，对于对手的动作直接根据其他树映射获得。 | ||
| 搜索关键词： | 博弈树 搜索 采样内容 经验信息 剩余信息 搜索结果 博弈 信息集 变种 采样 映射 筛选 预测 合法 | ||
【主权项】：
1.一种非完备信息下同步博弈蒙特卡洛搜索多树变种方法，其特征在于，包括：/nS1:对于玩家的策略将根据已知的经验信息推测剩余信息，筛选合法动作，再将完美信息博弈对手策略估计方式转移到非完美信息博弈中推测和观察到的信息中，在搜索之外对每个状态下对手的习惯动作进行记录，建立策略辅助函数；/nS2:在博弈树展开前对所有信息进行采样，筛选合法动作：将对手在之前的博弈过程中执行的动作进行记录，根据实际需要设定阈值，将在该阈值内的动作收益筛选出来，对玩家和对手收益高的动作进行标记，建立一个动作信息库并存储：/nS3:在博弈树搜索后，将每个博弈树的搜索结果再进行训练，预测出最终优势策略：将搜索的结果进行结合，将这些从不同角度玩家和不同采样动作的博弈树的搜索结果进行比较，使用趋同决策法选取最后反应所有博弈树求解结果倾向的结果值；/nS4:根据不同的玩家设置两棵博弈树，其中不同玩家的博弈树之间是互相联系，每轮对多个博弈树同时展开，展开前的采样内容相同，每个从玩家角度开始展开动作是根据自己的信息集，对于对手的动作直接根据其他树映射获得。/n
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