博弈求解中的相关区域缩减
人工智能
2025-10-02 v1
摘要
博弈求解旨在为所有玩家寻找最优策略并确定博弈的理论结果。然而，由于博弈树的指数级增长，许多博弈仍未被求解，尽管 AlphaZero 等方法已在博弈对弈中展现出超越人类水平的表现。相关区域（RZ）是一种局部策略复用技术，它将搜索限制在仅与结果相关的区域，从而显著缩减搜索空间。然而，RZ 并非唯一。不同的求解方案可能产生大小不一的 RZ。较小的 RZ 通常更优，因为它们能提高复用概率并改善剪枝效率。为此，我们提出一种迭代 RZ 缩减方法，通过反复求解同一局面并逐步限制所涉及区域，引导求解器趋向更小的 RZ。我们设计了三种约束生成策略，并集成 RZ 模式表以充分利用历史求解结果。在 7x7 Killall-Go 上的实验中，我们的方法将平均 RZ 大小缩减至原来的 85.95%。此外，缩减后的 RZ 可作为可复用的知识永久存储，供未来的求解任务使用，尤其适用于更大的棋盘规模或不同的开局。
引用
@article{arxiv.2510.00689,
title = {Relevance-Zone Reduction in Game Solving},
author = {Chi-Huang Lin and Ting Han Wei and Chun-Jui Wang and Hung Guei and Chung-Chin Shih and Yun-Jui Tsai and I-Chen Wu and Ti-Rong Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.00689},
year = {2025}
}
备注
Accepted by the Advances in Computer Games (ACG 2025)