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公开(公告)号：CN110404264B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910676407.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟自我对局的多人非完备信息博弈策略求解方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：针对二人博弈情况，使用多类别逻辑回归和蓄水池抽样实现了平均策略的生成，使用DQN和环形缓冲记忆实现了最优反应策略的生成；针对多人博弈情况，使用多智能体近端策略优化算法MAPPO实现最优反应策略，同时使用多智能体NFSP调节智能体的训练。本发明的有益效果是：本发明引入了虚拟自我对局的算法框架，将德州扑克策略优化过程分为最优反应策略学习和平均策略学习两个部分，并分别用模仿学习和深度强化学习来实现，设计出了更为通用的多智能体最优策略学习方法。
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公开(公告)号：CN110404264A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910676407.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟自我对局的多人非完备信息博弈策略求解方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：针对二人博弈情况，使用多类别逻辑回归和蓄水池抽样实现了平均策略的生成，使用DQN和环形缓冲记忆实现了最优反应策略的生成；针对多人博弈情况，使用多智能体近端策略优化算法MAPPO实现最优反应策略，同时使用多智能体NFSP调节智能体的训练。本发明的有益效果是：本发明引入了虚拟自我对局的算法框架，将德州扑克策略优化过程分为最优反应策略学习和平均策略学习两个部分，并分别用模仿学习和深度强化学习来实现，设计出了更为通用的多智能体最优策略学习方法。
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