基于蒙特卡羅抽樣的橋牌機器博弈的研究與實現(xiàn).pdf

1、本論文屬于人工智能范疇。人工智能是20世紀三大科技成就之一，機器博弈是人工智能研究的發(fā)源地和原動力。自1956年人工智能創(chuàng)立同年，塞繆爾研制成功了“跳棋機”電腦軟件以來，研究者們已經(jīng)發(fā)展了一系列的通用的卓有成效的完備信息搜索技術(shù)，使得在以國際象棋為代表的機器博弈比賽中，機器選手的水平已經(jīng)達到或超越人類的頂尖選手。
　　橋牌作為一項高雅、文明、競技性很強的體育運動風靡全球，并以它特有的魅力而稱雄于各類牌戲。以計算機模擬進行的橋牌機器

2、博弈是一種非完備信息博弈，它已被證明是一個NP難題，只能尋找近似的解決方法，其相關(guān)研究目前還不是十分成熟。
　　本文從討論最簡單的“二人零和、完備信息、非偶然”博弈入手，詳細剖析了極大極小值算法，并以此為基礎(chǔ)，引申探討了其它完備信息的基本搜索算法。接著，通過蒙特卡羅抽樣方法來消除游戲中的非完備信息問題，應(yīng)用雙明手算法來處理橋牌機器博弈。
　　我們借助成熟的商業(yè)軟件Jack4.01隨機產(chǎn)生一批牌局，并將其發(fā)牌、叫牌（使用簡化的

3、美國標準黃卡叫牌法）和打牌的全過程生成 html文件，再輸入到本系統(tǒng)作為參照物。本系統(tǒng)以發(fā)牌和叫牌信息為已知信息，我們站在首攻人的角度去考慮出牌，出第一次牌之前，很顯然他手上的13張牌中的任一張都是可供選擇的，我們通過提取叫牌過程中產(chǎn)生的牌情約束條件，建立牌張概率分布表，應(yīng)用蒙特卡羅方法產(chǎn)生一組牌，并對其進行雙明手搜索，計算每一種走步的收益，在允許的時間內(nèi)對上述流程進行多次重復，最終匯總計算出每一種走步的得分，然后與商業(yè)軟件Jack4.