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Hidden Markov Bayesian Game with Application to Chinese Education Game

机译：隐藏的马尔可夫贝叶斯游戏及其在汉语教育游戏中的应用

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In real game situations, players are often not perfectly informed about true states but can observe signals, and decision-making may involve several periods. In order to formulate such situations, this paper uses a hidden Markov model to describe the state process, thus introducing a repeated game with hidden Markovian states, called hidden Markov Bayesian game . For the new model, a notion of Nash equilibrium is presented and an algorithm is developed to facilitate obtaining the equilibrium quickly. An analysis of the Chinese education game shows that the observed signals play an important role in analyzing players’ behavior.
机译：在真实游戏中，玩家通常不能完全了解真实状态，但可以观察到信号，并且决策过程可能涉及多个阶段。为了表达这种情况，本文使用隐马尔可夫模型来描述状态过程，从而引入具有隐马尔可夫状态的重复博弈，即隐马尔可夫贝叶斯博弈。对于新模型，提出了纳什均衡的概念，并开发了一种有助于快速获得均衡的算法。对中文教育游戏的分析表明，观察到的信号在分析玩家的行为方面起着重要作用。

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