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非完备信息机器博弈算法及对手模型的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外相关技术研究现状第11-15页
        1.2.1 国内相关技术研究现状第12页
        1.2.2 国外相关技术研究现状第12-15页
    1.3 主要研究内容与论文组织结构第15-17页
第2章 德州扑克机器博弈特性描述及其算法分析第17-28页
    2.1 机器博弈的分类第17-19页
        2.1.1 正则博弈第17-18页
        2.1.2 扩展式博弈第18-19页
    2.2 德州扑克中的博弈特性描述与分析第19-21页
        2.2.1 德州扑克的规则第19-20页
        2.2.2 德州扑克的博弈特性第20页
        2.2.3 德州扑克状态空间复杂度的分析第20-21页
    2.3 德州扑克中经典机器博弈算法分析第21-26页
        2.3.1 博弈论方法第21-22页
        2.3.2 基于专家知识库的方法第22-23页
        2.3.3 蒙特卡洛树搜索方法第23-24页
        2.3.4 贝叶斯网络方法第24-26页
    2.4 德州扑克中现代机器博弈算法分析第26-27页
        2.4.1 基于纳什均衡策略的博弈算法第26页
        2.4.2 基于对手模型的博弈算法第26-27页
    2.5 本章小节第27-28页
第3章 基于改进虚拟遗憾最小化的德州扑克机器博弈算法第28-44页
    3.1 虚拟遗憾最小化算法第28-34页
        3.1.1 遗憾最小化算法第28-31页
        3.1.2 虚拟遗憾的推导第31-32页
        3.1.3 虚拟遗憾最小化算法的分析第32-34页
    3.2 改进的虚拟遗憾最小化算法第34-38页
        3.2.1 时序差分学习第34-35页
        3.2.2 时序差分虚拟遗憾最小化第35-38页
    3.3 基于改进的虚拟遗憾最小化机器博弈算法实现第38-43页
        3.3.1 德州扑克底牌抽象化方法第38-39页
        3.3.2 手牌评估算法第39-41页
        3.3.3 基于改进虚拟遗憾最小化算法的决策模型第41-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第4章 基于改进策略偏向对手模型的机器博弈算法第44-59页
    4.1 非完备信息机器博弈中传统的对手建模方法第44-48页
        4.1.1 基于神经网络的对手建模第44-45页
        4.1.2 基于决策树的对手建模第45-47页
        4.1.3 基于策略偏向的对手建模第47-48页
    4.2 基于改进策略偏向的对手建模方法第48-54页
        4.2.1 对手数据特征的提取第48-50页
        4.2.2 手牌范围推理第50-51页
        4.2.3 基于特征数据的对手分类第51-52页
        4.2.4 基于k-means算法的对手模型聚类第52-54页
    4.3 基于改进对手模型的博弈策略优化第54-57页
        4.3.1 对手决策模型第54-55页
        4.3.2 决策期望值评估第55-56页
        4.3.3 改进策略偏向的对手建模方法实现第56-57页
    4.4 本章小节第57-59页
第5章 德州扑克机器博弈算法的实验与结论第59-74页
    5.1 实验系统框架和流程第59-64页
        5.1.1 德州扑克机器博弈系统框架第59-61页
        5.1.2 德州扑克机器博弈实现的流程第61-64页
    5.2 实验设计第64-65页
        5.2.1 数据采集与统计第64-65页
        5.2.2 重复性实验第65页
    5.3 实验结果分析第65-73页
        5.3.1 虚拟遗憾最小化算法及其改进算法的实验结果分析第66-67页
        5.3.2 改进策略偏向对手建模方法的性能分析第67-71页
        5.3.3 各类算法比对分析第71-73页
    5.4 本章小节第73-74页
第6章 总结与展望第74-76页
    6.1 工作总结第74-75页
    6.2 展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第81页

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