基于风险模型的德州扑克博弈系统的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 博弈理论 | 第14-25页 |
| 2.1 博弈分类 | 第14-15页 |
| 2.1.1 范式博弈 | 第14页 |
| 2.1.2 扩展式博弈 | 第14-15页 |
| 2.2 纳什均衡 | 第15-16页 |
| 2.3 德州扑克游戏中的博弈问题 | 第16-17页 |
| 2.4 手牌估算 | 第17-19页 |
| 2.5 对手行为预测 | 第19-24页 |
| 2.5.1 根据策略偏向进行行为预测 | 第20-22页 |
| 2.5.2 使用ANN进行对手行为预测 | 第22-23页 |
| 2.5.3 基于决策树的对手行为预测 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于风险占优的机器博弈决策模型 | 第25-44页 |
| 3.1 风险分析 | 第25-29页 |
| 3.1.1 风险损失分类 | 第27-29页 |
| 3.1.2 风险损失估算方法 | 第29页 |
| 3.2 风险占优决策模型 | 第29-34页 |
| 3.2.1 博弈论中风险占优策略 | 第31页 |
| 3.2.2 德州扑克博弈中风险占优决策模型 | 第31-34页 |
| 3.3 对手行为预测 | 第34-40页 |
| 3.3.1 人工神经网络 | 第34-36页 |
| 3.3.2 德州扑克博弈中的行为预测 | 第36-40页 |
| 3.4 对手模型中群组聚类方法 | 第40-42页 |
| 3.5 风险损失的估算 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第44-54页 |
| 4.1 实验系统结构 | 第44-47页 |
| 4.1.1 四个阶段 | 第44-45页 |
| 4.1.2 系统框架 | 第45-47页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第47-53页 |
| 4.2.1 对手行为预测 | 第47-49页 |
| 4.2.2 风险占优决策模型 | 第49-50页 |
| 4.2.3 完整博弈智能体 | 第50-53页 |
| 4.2.4 比赛复盘 | 第53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-67页 |
| 附录A 德州扑克游戏规则 | 第60-65页 |
| A.1 牌局进行流程 | 第60-62页 |
| A.2 牌型分类 | 第62-63页 |
| A.3 不同玩法 | 第63-65页 |
| 附录B 计算机德州扑克大赛 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
