二打一智力游戏中残局局面数据标定方法研究

基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据,针对非完全信息博弈中二打一智力游戏问题,根据不同阶段回合局面数据的特点,提出了通过Alpha-Beta完全搜索获得共包含400万带标定二打一智力游戏局面样本的数据集,根据得到的标定样本训练CNN模型,使其能够对二打一智力游戏残局进行局面评估,为进一步将牌类游戏向棋类游戏的转化提供了保障,也为其他非完全信息博弈训练数据的标定提供了有价值的借鉴。

竞技二打一游戏中同等牌力的研究

全国竞技二打一扑克锦标赛是国家体育总局棋牌运动管理中心推出的新兴项目,比赛采用复式赛赛制,然而这种赛制存在无法杜绝线上比赛作弊的问题,为此提出用同等牌力赛制来代替复式赛制进行比赛的设想。本文主要针对如何判定和选取具有同等牌力的初始手牌进行研究,提出用等级难度评估指标来计算初始手牌的难度,初始手牌难度相近的牌认定为同等牌力,并给出了同等牌力的选取方法;为保证一副牌所得等级难度评估指标的可靠性,提出用多个不同水平的“二打一AI程序”来代替真人打牌产生牌谱的方法。实验证明了同等牌力生成方法的有效性,本文提出的同等牌力方法应用于比赛是可行的。

面向决策可托管应用的行为提取与分析方法

游戏平台为优化游戏体验常提供决策AI托管功能,这导致平台在对用户进行画像时面临数据质量低的问题。日志中混合了托管AI和玩家自主作出的决策行为,有时还存在行为缺失的情况。提出一种面向决策可托管应用的行为提取与分析方法,通过基于启发式规则的行为特征提取方法从日志中提取玩家自主行为。最后使用多种画像方法在原始数据集和精简数据集上分别进行分析并比较其结果,得出该方法可在大幅度缩减数据量的同时较好地保留玩家的行为特征信息。

区分二打一游戏竞技者能力的测试用例研究

针对全国竞技二打一扑克锦标赛中如何保证比赛的公平、公正性,降低冗长的比赛赛程问题,提出通过给出具有较高区分度的初始手牌用于比赛发牌阶段以减少比赛轮次的解决方案,并提出计算初始手牌区分度的算法。首先对大量真实用户打牌行为数据进行分析及处理,计算每一个初始手牌对应的得分概率分布;再计算由若干副该初始手牌组成的初始手牌组的区分度,并进行非降序排序;选取区分度值高者对应的初始手牌作为测试用例。为测试选取用例的有效性,创造性提出采用多个具有不同区分度的"智能二打一竞技者"进行模拟比赛。实验结果表明测试用例的选取方法有效。