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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开了一种基于Q值引导的卡牌类游戏实时搜索决策方法及系统，方法包括：通过离线自博弈训练得到卡牌类游戏的基本策略模型；以机会节点为根节点，构建基于Q值引导的博弈树；所述博弈树中共同知识集合往下部分为按照卡牌类游戏规则构建的若干子博弈树；所述机会节点和各子博弈树的根节点之间设置有基于Q值引导的选择‑退出节点，其在对方玩家执行“退出”动作时，则直接到达终止节点，终止节点收益为采用基本策略模型预测的在当前信息集对应的游戏状态下所有游戏动作中的最大收益Q值，在对方玩家执行“选择”动作时，则进入对应子博弈树；求解所述基于Q值引导的博弈树的近似纳什均衡策略；根据得到的近似纳什均衡策略执行对应游戏动作。本发明的策略求解更简单、更快速。
主权项：1.一种基于Q值引导的卡牌类游戏实时搜索决策方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用强化学习方法，通过离线自博弈训练得到卡牌类游戏的基本策略模型；所述基本策略模型用于预测在每一游戏状态下执行每一游戏动作的收益Q值；步骤2：以机会节点为根节点，构建基于Q值引导的博弈树；所述基于Q值引导的博弈树中共同知识集合往下部分为按照卡牌类游戏规则构建的若干子博弈树；所述机会节点和各子博弈树的根节点之间设置有基于Q值引导的选择-退出节点，所述基于Q值引导的选择-退出节点在对方玩家执行“退出”动作时，则直接到达终止节点，终止节点收益为采用基本策略模型预测的在当前信息集对应的游戏状态下所有游戏动作中的最大收益Q值，在对方玩家执行“选择”动作时，则进入对应子博弈树；步骤3：求解所述基于Q值引导的博弈树的近似纳什均衡策略；步骤4：根据步骤3得到的近似纳什均衡策略执行对应游戏动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 基于Q值引导的卡牌类游戏实时搜索决策方法及系统
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