一类非完备信息博弈的信息模型

近年来随着对非完备信息博弈研究的不断深入,如何表示、处理博弈过程中的信息成了新的问题.提出了信息空间的概念,指出了信息集与信息空间的关系.首次采用二分图构建了Ⅱ型非完备信息游戏的通用信息模型,并在此模型基础上研究了信息获取方法,引入Markov模型进行信息处理.通过在四国军棋上的实验验证了通用信息模型在获取、管理非完备信息上的有效性,并证明了Markov网络在非完备信息处理中的有效性.

四国军棋游戏复杂度研究

随着部分完全信息游戏得到理论解,完全信息游戏研究取得了丰硕的成果。通过归纳完全信息游戏复杂度求解方法,结合非完全信息游戏特点,提出了非完全信息游戏复杂度的求解公式。非完全信息游戏更好地模拟了现实世界,四国军棋游戏是典型的非完全信息游戏,求解出其复杂度有助于研制出强大的四国军棋博弈程序,对解决现实世界复杂问题具有重要参考意义。

四国军棋人机博弈系统的定式库设计与实现

针对博弈搜索算法无法完美地解决四国军棋博弈过程中的决策问题,提出了使用定式库决策的方法。应用定式库技术,可以减轻人机博弈系统对博弈搜索的依赖,尽量避免智能系统因追求一时得失而犯战略上的低级错误,提高智能模块的智能水平。研究表明,定式库技术可以较好地应用于不完全信息四国军棋人机博弈中。

四国军棋游戏中搜索算法的实验与分析

详细分析了四国军旗智能系统中使用的5种主流博弈算法(Alpha-Beta算法、Aspiration算法、PVS算法、SSS*算法和MT-SSS*算法),并通过实验对5种算法性能进行比较.提出了在四国军旗游戏中使用集成搜索思想,即在四国军旗智能系统中开局使用Aspiration搜索算法,中后局采用MT-SSS*算法.