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麻將作為典型的非完備信息博弈游戲主要通過傳統(tǒng) Expectimax搜索算法實(shí)現(xiàn)，其剪枝策略與估值函數(shù)基于人工先驗(yàn)知識設(shè)計，存在假設(shè)不合理等問題。提出一種結(jié)合 Expectimax搜索與 Double DQN強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的非完備信息博弈算法。在 Expectimax搜索樹擴(kuò)展過程中，采用 Double DQN輸出的估值設(shè)計估值函數(shù)并在限定搜索層數(shù)內(nèi)獲得分支估值，同時設(shè)計剪枝策略對打牌動作進(jìn)行排序與部分?jǐn)U展實(shí)現(xiàn)搜索樹剪枝。在 Double DQN模型訓(xùn)練過程中，將麻將信息編碼為特征數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得估值，使用巸 xpectimax搜索算法得到最優(yōu)動作以改進(jìn)探索策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 Expectimax搜索算法、 Double DQN算法等監(jiān)督學(xué)習(xí)算法相比，該算法在麻將游戲上勝率與得分更高，具有更優(yōu)異的博弈性能。
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