扑克手牌抽象中的信号观测模型与历史信息整合

手牌抽象在开发强大的德州扑克人工智能方面发挥了重要作用，德州扑克是一个被广泛研究的不完美信息博弈（IIG）测试平台。尽管取得了成功，手牌抽象任务仍缺乏稳健的理论工具，限制了算法创新和理论进展。为解决此问题，我们使用信号观测有序博弈模型扩展了IIG框架，并引入信号观测抽象来形式化手牌抽象任务。我们进一步提出了一种新颖的评估指标——分辨率界限，用于评估信号观测抽象算法的性能。利用该指标，我们揭示了当前最先进算法中的关键局限性，特别是强制省略历史信息导致的显著信息丢失。为解决这些问题，我们提出了KrwEmd算法，该算法有效地将历史信息整合到抽象过程中。在Numeral211德州扑克环境中的实验表明，KrwEmd解决了这些局限性，并显著优于现有算法。