| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外计算机桥牌的发展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内计算机桥牌的发展 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 桥牌知识介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 机器博弈 | 第18-22页 |
| 2.2.1 博弈论 | 第18页 |
| 2.2.2 博弈树 | 第18-19页 |
| 2.2.3 机器博弈分类 | 第19-20页 |
| 2.2.4 不完全信息博弈 | 第20-22页 |
| 2.3 现有的桥牌博弈方法 | 第22-23页 |
| 2.3.1 基于规则叫牌方法 | 第22页 |
| 2.3.2 基于学习机器叫牌规则的方法 | 第22页 |
| 2.3.3 单花色打牌策略 | 第22-23页 |
| 2.3.4 基于神经网络的双明手打牌分析 | 第23页 |
| 2.4 蒙特卡罗方法 | 第23-24页 |
| 2.4.1 算法介绍 | 第23页 |
| 2.4.2 蒙特卡罗树搜索 | 第23-24页 |
| 2.5 遗传算法 | 第24-26页 |
| 2.5.1 遗传算法基本思想 | 第24-25页 |
| 2.5.2 遗传算法步骤 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于滑动窗口的抽样时间分配的GHA-BP叫牌学习策略 | 第27-48页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.1.1 叫牌问题分析 | 第27页 |
| 3.1.2 使用叫牌法则的问题 | 第27-28页 |
| 3.2 现有的学习叫牌策略 | 第28-32页 |
| 3.2.1 叫牌策略模型 | 第28-31页 |
| 3.2.2 策略存在的问题 | 第31-32页 |
| 3.3 基于滑动窗口的抽样时间分配算法STM | 第32-35页 |
| 3.3.1 问题分析 | 第32页 |
| 3.3.2 基于滑动窗口抽样时间分配 | 第32-35页 |
| 3.3.3 误差调整 | 第35页 |
| 3.4 基于GHA-BP神经网络叫牌学习算法 | 第35-41页 |
| 3.4.1 问题分析 | 第35-36页 |
| 3.4.2 生成冲突状态实例并标记实例 | 第36-37页 |
| 3.4.3 基于GHA-BP神经网络的叫牌学习算法 | 第37-41页 |
| 3.4.3.1 主成分提取 | 第37-40页 |
| 3.4.3.2 BP神经网络分类预测 | 第40-41页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第41-47页 |
| 3.5.1 基于滑动窗口的时间分配结果分析 | 第41-43页 |
| 3.5.2 GHA-BP叫牌学习结果分析 | 第43-46页 |
| 3.5.3 叫牌结果分析 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于启发式的蒙特卡罗打牌策略 | 第48-65页 |
| 4.1 打牌问题分析 | 第48-49页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第48-49页 |
| 4.1.2 问题模型 | 第49页 |
| 4.2 蒙特卡罗打牌策略 | 第49-51页 |
| 4.2.1 蒙特卡罗打牌策略流程 | 第49-50页 |
| 4.2.2 策略存在的问题 | 第50-51页 |
| 4.3 基于启发式的蒙特卡罗打牌策略 | 第51-60页 |
| 4.3.1 基于遗传算法的牌局抽样算法 | 第52-58页 |
| 4.3.1.1 算法思想 | 第52-54页 |
| 4.3.1.2 算法步骤 | 第54-58页 |
| 4.3.2 基于适应度加权的出牌决策算法 | 第58-60页 |
| 4.4 实验及结果 | 第60-64页 |
| 4.4.1 实验变量及指标 | 第60-61页 |
| 4.4.2 牌局适应度 | 第61页 |
| 4.4.3 叫牌历史相对短产生样本时间对比 | 第61-62页 |
| 4.4.4 叫牌历史相对长产生样本时间对比 | 第62-63页 |
| 4.4.5 出牌结果分析 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 桥牌系统的设计与实现 | 第65-76页 |
| 5.1 系统介绍 | 第65页 |
| 5.1.1 系统简介 | 第65页 |
| 5.1.2 开发环境 | 第65页 |
| 5.2 系统架构 | 第65-71页 |
| 5.2.1 控制系统交互图 | 第66-67页 |
| 5.2.2 交互协议 | 第67-69页 |
| 5.2.3 桥牌AI模块设计 | 第69-70页 |
| 5.2.4 系统数据结构设计 | 第70-71页 |
| 5.3 系统展示 | 第71-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻硕期间取得的成果 | 第83-84页 |