不确定性建模：不完美信息博弈中基于约束的信念状态
人工智能
2025-08-20 v2
摘要
在不完美信息博弈中，智能体必须基于对博弈状态的部分知识做出决策。信念随机博弈模型通过将状态估计委托给博弈模型本身来应对这一挑战。这使得智能体能够基于外部提供的信念状态进行操作，从而减少了对特定博弈推理逻辑的需求。本文研究了在具有隐藏棋子身份的博弈中表示信念的两种方法：一种使用约束满足问题的基于约束的模型，另一种使用信念传播来估计边际概率的概率扩展。我们使用通用智能体在两个不同的博弈中评估了两种表示的影响。我们的研究结果表明，基于约束的信念产生的结果与概率推理的结果相当，智能体性能差异极小。这表明，在许多设定中，仅基于约束的信念状态可能就足以支持有效的决策。
引用
@article{arxiv.2507.19263,
title = {Modeling Uncertainty: Constraint-Based Belief States in Imperfect-Information Games},
author = {Achille Morenville and Éric Piette},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.19263},
year = {2025}
}