基于DDQN改进方法的“斗地主”策略

基于当前一些已有方法在牌类博弈中训练时间长、动作空间大、胜率低等问题,提出了针对DDQN算法网络架构、编码方式的改进方法。采用二进制对手牌特征进行编码,采用手牌拆分的方法把神经网络分为主牌神经网络和副牌神经网络,并且增加GRU神经网络处理序列动作。经实验表明,该算法训练时间比传统DQN算法缩短了13%,在“地主”和“农民”位置上的平均胜率为70%和75%,高于DQN算法的28%和60%,证明了改进算法在上述部分指标方面的优势。