不完美信息博弈中对手模型的研究

摘要

针对传统的显式建模方法依赖大量数据样本的问题,提出了策略自扩展算法,通过样本数据的自扩展来提高建模效率.同时,为了提高对手模型的准确度,结合隐式建模和隐式子策略建模的方法,提出了子策略发现算法.以勒杜克(Leduc)扑克博弈为实验对象,对比研究了2种传统方法和本文提出的2种算法.实验结果表明:策略自扩展算法提高了显式建模的效率和模型准确性.在利用对手弱点获取收益方面,策略自扩展算法比显式建模方法提升了84.4％,子策略发现算法比隐式建模方法提升了128.6％.