GIB：一款计算上具有挑战性的游戏中的不完全信息
人工智能
2011-06-06 v1
摘要
本文研究构建一个玩定约桥牌游戏程序时出现的问题。这些问题既包括求解该游戏完全信息变体的困难，也包括应对桥牌实际上并非完全信息游戏这一事实所需的技术。所描述的程序 GIB 包含五项独立的技术进步：分区搜索（partition search）、蒙特卡洛技术在实际问题中的实际应用、聚焦可达集合（achievable sets）以解决蒙特卡洛方法中固有问题、将 alpha-beta 剪枝从全序扩展到任意分配格、以及使用吱吱轮优化（squeaky wheel optimization）为出牌问题寻找近似最优解。目前认为 GIB 大约具有专家水准，是当前世界上最强的计算机桥牌程序。
引用
@article{arxiv.1106.0669,
title = {GIB: Imperfect Information in a Computationally Challenging Game},
author = {M. L. Ginsberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.0669},
year = {2011}
}