algorithm - 为 "simultaneous"移动游戏扩展 Minimax

Question

我正在尝试为类似 Pokemon 的游戏编写一个 AI，除了所有的 Action 都事先为两个玩家所知(所有玩家都可以看到)。我已经记录了我需要的所有信息，例如伤害、准确度、暴击率等。

我以为我的目标是 Expectiminimax(已知算法)解决方案，这看起来很合理，但我遇到了一个障碍:如何处理谁先走的顺序。当然，它是基于当前玩家的速度，谁更快，谁就开始，但有些 Action 会获得优先权，并最终不管他们的速度如何，都会先走。

一个例子是，我的对手速度更快，使用了非常强大的能力，但我使用了一个优先格挡并完全否定了他的能力。我不能再假装他先走了，因为我的举动会抵消他的出局。

也许我只是想得太多了，但当我尝试在纸上写下我的 Expectiminimax 时，它正在成为一个真正的问题。

Answer 1

同步移动的最简单解决方案是假装你先移动，即所谓的偏执假设(因为你假装你的对手可以读懂你的想法并知道你将采取什么行动)。您可以通过计算玩家特定的游戏树来为每个玩家独立做出偏执假设。如果你想更先进，我刚刚用谷歌搜索了这些论文:Using Counterfactual Regret Minimization to CreateCompetitive Multiplayer Poker Agents , Comparing Uppper-Confidence-Tree versus CounterFactual-Rergret in Simultaneous Games .