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Monte Carlo Tree Search in Imperfect-Information Games

机译：不完全信息游戏中的蒙特卡洛树搜索

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Katedra počítačů

机译：计算机系

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作者
Lisý Viliam;
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年度 2014
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正文语种 eng
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1. A Monte Carlo Neural Fictitious Self-Play approach to approximate Nash Equilibrium in imperfect-information dynamic games [J] . Li ZHANG, Yuxuan CHEN, Wei WANG, Frontiers of computer science . 2021,第5期

机译：一个蒙特卡罗神经虚拟自助式自助方法，以近期信息动态游戏近似纳什均衡
2. Analysis of Hannan consistent selection for Monte Carlo tree search in simultaneous move games [J] . Kovarik Vojtech, Lisy Viliam Machine Learning . 2020,第1期

机译：同时移动游戏中蒙特卡罗树搜索的汉南一致性选择分析。
3. Self-Adaptive Monte Carlo Tree Search in General Game Playing [J] . Sironi Chiara F., Liu Jialin, Winands Mark H. M. IEEE Transactions on Games . 2020,第2期

机译：自适应蒙特卡罗树搜索在普通游戏中播放
4. Enhancements in Monte Carlo tree search algorithms for biased game trees [C] . Imagawa Takahisa, Kaneko Tomoyuki IEEE Conference on Computational Intelligence and Games . 2015

机译：偏向游戏树的蒙特卡洛树搜索算法的增强
5. Resource constraint cooperative game with Monte Carlo Tree Search. [D] . Cheng, Chee Chian. 2016

机译：使用蒙特卡洛树搜索进行资源约束合作博弈。
6. Monte Carlo Tree Search-Based Recursive Algorithm for Feature Selection in High-Dimensional Datasets [O] . Muhammad Umar Chaudhry, Muhammad Yasir, Muhammad Nabeel Asghar, 2020

机译：基于蒙特卡罗树搜索的递归算法用于高维数据集中的特征选择
7. Enhancing the Monte Carlo Tree Search Algorithm for Video Game Testing [O] . Sinan Ariyurek, Aysu Betin-Can, Elif Surer 2020

机译：增强用于视频游戏测试的蒙特卡罗树搜索算法

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