【摘 要】
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随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）相关学科的不断发展,AI逐渐在游戏领域展现出极大的潜力。游戏AI可分为两类:一类以击败人类顶尖高手为目标,会消耗大量算力;另一类以成为普通人玩伴为目标,注重在保证一定游戏水准的同时降低算力消耗,其中典型代表为斗地主AI。为在维持斗地主AI游戏胜率的同时,有效降低其算力开销,研究了游戏胜率与剩余手牌的关系,发现剩余手牌数目较少时,出
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随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）相关学科的不断发展,AI逐渐在游戏领域展现出极大的潜力。游戏AI可分为两类:一类以击败人类顶尖高手为目标,会消耗大量算力;另一类以成为普通人玩伴为目标,注重在保证一定游戏水准的同时降低算力消耗,其中典型代表为斗地主AI。为在维持斗地主AI游戏胜率的同时,有效降低其算力开销,研究了游戏胜率与剩余手牌的关系,发现剩余手牌数目较少时,出牌策略对胜率的影响越强的规律,并以之为基础,提出一种新型的分段建模处理方式。具体而言,将斗地主游戏按游戏进程的不同分为两个阶段,正常游戏阶段和残局阶段。划分标准为:当有一名玩家的手牌不大于两张时,游戏由正常游戏阶段转入残局游戏阶段。正常游戏阶段时,系统仅使用经卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）训练的模型出牌,充分利用了CNN在空间特征提取方面的优势,并有效降低了算力消耗。残局阶段时,系统首先使用经CNN训练的猜牌模型计算该玩家剩余手牌,随后根据出牌信息反推另一位玩家手牌,最后以三方手牌信息构造博弈树并使用Alpha-Beta剪枝算法遍历搜索出最优解,在控制算力消耗的同时,有效提升了游戏胜率。对此斗地主游戏AI系统进行了训练和测试,从出牌模型准确率,猜牌模型准确率,胜率,开销等方面对系统进行了评估。在实验条件下,当AI扮演地主角色时,胜率为67%,扮演农民角色时,胜率为51%,平均每步计算时间17.31ms。证明了该系统整体拥有一定的胜率,同时有较优异的性能,达到了商业应用可接受的水平。
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