万智牌 draft 的 AI 解法
人工智能
2021-04-06 v3
摘要
万智牌（Magic: the Gathering）中的 draft 是一个更大规模集换式卡牌游戏中的子游戏，若干玩家通过从一个公共牌池中选取卡牌来逐步构建牌组。由于其巨大的搜索空间、机制复杂性、多人性质以及隐藏信息，draft 对游戏与 AI 研究提出了一个有趣的问题。尽管如此，draft 研究仍显不足，部分原因是缺乏高质量公开数据集。为纠正此问题，我们呈现了一个从 Draftsim.com 收集的超过 100,000 份模拟匿名人类 draft 的数据集。我们还提出了四种不同的 draft 智能体策略，包括一个原始启发式智能体、一个专家调优的复杂启发式智能体、一个朴素贝叶斯智能体以及一个深度神经网络智能体。我们基准测试了它们模仿人类 draft 的能力，并表明深度神经网络智能体优于其他智能体，而朴素贝叶斯与专家调优的智能体优于简单启发式。我们分析了 AI 智能体在 draft 时间线上的准确率，并描述了每种方法的独特优势与弱点。本工作有助于确定构建类人 draft 智能体的下一步，并可作为下一代 draft bot 的基准。
引用
@article{arxiv.2009.00655,
title = {AI solutions for drafting in Magic: the Gathering},
author = {Henry N. Ward and Daniel J. Brooks and Dan Troha and Bobby Mills and Arseny S. Khakhalin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00655},
year = {2021}
}