java - 人工智能算法设计 : Card game

Question

目前我正在开发一款名为 Briscas 或 Briscola 的西类牙纸牌游戏，http://en.wikipedia.org/wiki/Briscola

简而言之，这是一种纸牌游戏，两队每队 2 名玩家对战(他们看不到对方的手牌，甚至看不到团队成员)，只是一开始洗牌，然后递三张牌给每个玩家。以顺时针方向，每个人都扔一张牌来尝试赢得这一回合。谁赢了那轮就拿分。然后，仍然以顺时针方向，最后一轮获胜的玩家从牌组顶部拿一张牌，然后是他/她左边旁边的玩家，依此类推。然后你将继续玩回合，直到甲板空了。谁拥有更多积分，谁就获胜。

详细信息:

甲板尺寸:40
队员:4人(2队2人)
卡具有特定的值(value)。 (从 0 到 11)

问题

I know that straight MiniMax would be to expensive. What algorithms are typically usedfor these kind of card games?Also any literature that you can point to will also be beneficial.

谢谢

Answer 1

这取决于您的雄心壮志，但作为开始，您需要一个快速的引擎来模拟游戏。

那么您需要一个快速且可能简单的模型播放器。

这个模范球员将没有时间计算前锋。它只能对预定义的状态使用react。所以你的第一步是构建一个足够好的游戏状态。游戏状态应该包括你的手牌和一些历史统计数据，其中哪些牌被丢弃，也许还有玩家如何玩他们的手牌。

接下来，您将构建一个作用于状态的模型播放器。要么

一个)手写一个，根据您定义的一些启发式播放。但请记住 - 还没有进行繁重的计算!

乙)编写一个通用播放器，但省略常量和截止值。将您的模拟引擎和遗传算法与锦标赛选择一起使用，为上述值进化出良好的参数。为了获得奖励积分，让您的球员以两人为一组的方式发展，这样他们就能很好地互补。

C)使用更多的 AI 并让遗传编程系统(有一些成熟的系统。找一个可以参加比赛的系统。你甚至可以自己实现一个，但我们不要得意忘形:) 为你编写整个播放器，使用你的状态作为输入。

下一步:

要么您已经拥有一名出色的球员并且可以认为自己已经完成了，要么您想让它变得更好。如果你想让它变得更好，那你就走运了!

使用 Monte Carlo 模拟玩大量手牌，在特定情况下进行每个选择(如果我理解正确的话，总是有三个选择)。让您的模型玩家在您每次有选择时做出决定，并让您的蒙特卡洛模拟在您每次进行模拟之间随机洗牌。

现在你应该有一个很棒的纸牌玩家了!