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摘要
“拱猪”又称“华牌”，是一款极具特点的牌类游戏，属于非完备信息博弈，由亮牌和出牌2个阶段组成，整个游戏过程具有极强的反转性。为了研究“拱猪”计算机博弈算法，本文提出了一种基于深度学习的“拱猪”博弈算法，包含亮牌和出牌2个神经网络，分别用于亮牌和出牌阶段。亮牌和出牌网络均采用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）来构建，根据功能特点分别设计为不同的网络结构。采用11 000局人类高级玩家的真实牌谱按比例生成训练数据和测试数据，对2个CNN网络进行了训练、测试和分析。结果表明，亮牌和出牌网络分别达到了88.4%和71.4%的准确率。对亮牌和出牌的一些具体例子进行的分析表明，本文算法能够产生合理的亮牌和出牌策略。
- 出版日期2023
- 单位中央民族大学
