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首页> 外文会议>International Conference on Computers and Games(CG 2004); 20040705-07; Ramat-Gan(IL) >Game-Tree Search with Adaptation in Stochastic Imperfect-Information Games
【24h】

Game-Tree Search with Adaptation in Stochastic Imperfect-Information Games

机译：随机不完全信息游戏中具有适应性的游戏树搜索

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Building a high-performance poker-playing program is a challenging project. The best program to date, PsOpti, uses game theory to solve a simplified version of the game. Although the program plays reasonably well, it is oblivious to the opponent's weaknesses and biases. Modeling the opponent to exploit predictability is critical to success at poker. This paper introduces Vexbot, a program that uses a game-tree search algorithm to compute the expected value of each betting option, and does real-time opponent modeling to improve its evaluation function estimates. The result is a program that defeats PsOpti convincingly, and poses a much tougher challenge for strong human players.
机译：建立一个高性能的扑克游戏程序是一个具有挑战性的项目。迄今为止最好的程序PsOpti使用游戏理论来解决游戏的简化版本。尽管该程序运行得相当不错，但它忽略了对手的弱点和偏见。对对手进行建模以利用可预测性对于扑克成功至关重要。本文介绍了Vexbot，该程序使用游戏树搜索算法来计算每个投注选项的期望值，并进行实时对手建模以改善其评估功能估计。结果是该程序令人信服地击败了PsOpti，并且对强大的人类玩家提出了更加艰巨的挑战。

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