面向智能博弈游戏的卷积神经网络估值方法

• 作者: 唐杰 许华虎 谈广云
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 非完备信息博弈 德州博弈 卷积神经网络 估值算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 259-265
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 字数: 5831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.07.043

摘要

非完备信息博弈中存在的许多问题在日常生活也同样存在,研究它对解决人们日常中的问题以及提高生活质量有重要意义.德州扑克是典型的非完备信息博弈牌类游戏,针对德州扑克博弈提出一种基于卷积神经网络的估值算法模型.选择用大师之间的博弈历史记录来训练该模型,从而达到学习大师的目的.将该估值模型的博弈程序与前人设计的博弈程序进行博弈,实验结果表明:学习人类大师经验的卷积神经网络估值方法可以提供更好的决策,增强了德州扑克博弈程序的牌力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许华虎	上海大学计算机工程与科学学院	47	391	10.0	18.0
2	唐杰	上海大学计算机工程与科学学院	1	0	0.0	0.0
3	谈广云		1	0	0.0	0.0