【摘要】：自從提出人工智能概念以來(lái),機(jī)器博弈一直是最具挑戰(zhàn)性的研究方向之一。機(jī)器博弈分為完備信息機(jī)器博弈和不完備信息機(jī)器博弈。不完備信息機(jī)器博弈的特點(diǎn)是玩家在博弈過(guò)程中無(wú)法獲得所有的信息�，F(xiàn)實(shí)世界中的許多決策問(wèn)題都可以抽象為不完備信息博弈問(wèn)題,例如機(jī)場(chǎng)規(guī)劃,網(wǎng)絡(luò)安全,財(cái)務(wù)和能源問(wèn)題。因此,研究不完備信息機(jī)器博弈具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。解決不完備信息機(jī)器博弈問(wèn)題的傳統(tǒng)方法是局部可觀察的馬爾可夫決策過(guò)程模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。但是,強(qiáng)化學(xué)習(xí)不能在信息不完整和高維狀態(tài)空間的情況下收斂。僅通過(guò)有限的數(shù)據(jù)和重復(fù)的測(cè)試就不可能遍歷所有狀態(tài)。本文提出了一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)解決一些不完備信息機(jī)器博弈問(wèn)題中的大狀態(tài)空間問(wèn)題。由于引入了人類(lèi)經(jīng)驗(yàn),因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型可以模擬博弈中的人類(lèi)合作。本文提出了一種基于蒙特卡洛樹(shù)搜索和簡(jiǎn)單風(fēng)險(xiǎn)模型的不完全信息博弈方法。本文使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)代替強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)作用值函數(shù),解決了強(qiáng)化學(xué)習(xí)無(wú)法在高維狀態(tài)空間中收斂的問(wèn)題。本文將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于信息不完全的機(jī)器博弈中,實(shí)現(xiàn)了二打一的機(jī)器博弈系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法相比,從感知到行動(dòng)到端到端的學(xué)習(xí)策略達(dá)到了更高的博弈水平。改進(jìn)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)為大規(guī)模機(jī)器博弈系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供了一種可行的方法,也為將其擴(kuò)展到現(xiàn)實(shí)生活提供了可能性。
【圖文】：

33圖 4.2 蒙特卡洛博弈樹(shù)搜索算法流程然后從新擴(kuò)展的葉節(jié)點(diǎn) tl進(jìn)行仿真，以產(chǎn)生獎(jiǎng)勵(lì)值 ，，然后將該獎(jiǎng)勵(lì)值 反向傳播至為此迭代選擇的節(jié)點(diǎn)序列，以更新節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)信息；每個(gè)節(jié)點(diǎn)的訪問(wèn)次數(shù)都會(huì)增加，其平均獎(jiǎng)勵(lì)或 Q 值會(huì)根據(jù) 更新。對(duì)于較簡(jiǎn)單的域，獎(jiǎng)勵(lì)值Δ可以是離散的（獲勝/平局/虧損）結(jié)果，也可以是連續(xù)的獎(jiǎng)勵(lì)值，對(duì)于更復(fù)雜的多玩家域，獎(jiǎng)勵(lì)值可以是相對(duì)于每個(gè)玩家 p 的獎(jiǎng)勵(lì)值向量。一旦搜索中斷或達(dá)到計(jì)算預(yù)算，搜索就會(huì)終止，并通過(guò)某種機(jī)制選擇根節(jié)點(diǎn) t0的
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2632395