极小极大算法和蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 可用于实现具有完整信息的玩确定性(即非概率)游戏(如国际象棋或井字游戏)的代理。
是否有适用于信息不完整的游戏和/或具有概率成分的游戏(例如扑克或桥牌)的通用方法?
极小极大算法和蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 可用于实现具有完整信息的玩确定性(即非概率)游戏(如国际象棋或井字游戏)的代理。
是否有适用于信息不完整的游戏和/或具有概率成分的游戏(例如扑克或桥牌)的通用方法?
是的。不过,你同时问了几个问题。
最简单的可能性是像西洋双陆棋这样的游戏,其中包括概率,但信息完整。minimax 的扩展很简单,称为expectiminimax。
不完整的信息通常被称为“部分可观察性”,并且存在于像 kriegspiel 这样的游戏中,这是国际象棋的一种变体,你看不到对手的棋子。在这里,树搜索的扩展是您的树依赖于感知序列而不是单个棋盘状态。正如您可能想象的那样,这会很快炸毁树。
纸牌游戏通常两者兼而有之,并且需要两种技术。
请注意,这些简单的扩展只是表面上的。就像国际象棋和围棋需要的不仅仅是简单的搜索树一样,部分可观察的随机游戏需要的不仅仅是扩展。当行动有概率结果(即失败的机会)时,你就进入了深入的学术研究领域。