计算机博弈中序贯不完美信息博弈求解研究进展

计算机博弈是人工智能的果蝇和通用测试基准.近年来,序贯不完美信息博弈求解一直是计算机博弈研究领域的前沿课题.围绕计算机博弈中不完美信息博弈求解问题展开综述分析.首先,梳理计算机博弈领域标志性突破的里程碑事件,简要介绍4类新评估基准,归纳3种研究范式,提出序贯不完美信息博弈求解研究框架;然后,着重对序贯不完美信息博弈的博弈模型和解概念进行调研,从博弈构建、子博弈和元博弈、解概念以及评估3方面进行简要介绍;接着,围绕离线策略求解,系统梳理算法博弈论、优化理论和博弈学习3大类方法,围绕在线策略求解,系统梳理对手近似式学习、对手判别式适变和对手生成式搜索3大类方法;最后,从环境、智能体(对手)和策略求解3个角度分析面临的挑战,从博弈动力学和策略空间理论、多模态对抗博弈和序贯建模、通用策略学习和离线预训练、对手建模(剥削)和反剥削、临机组队和零样本协调5方面展望未来研究前沿课题.对于当前不完美信息博弈求解问题进行全面概述,期望能够为人工智能和博弈论领域相关研究带来启发.     

面向对手建模的意图识别方法综述

首先介绍了对手建模的几种不同的类型,引出行为建模中的意图识别问题;随后针对意图识别的过程、分类、主要研究方法、研究展望以及实际应用进行了归纳分析,总结并讨论了相关领域取得的最新研究成果;最后指出意图识别目前存在的不足以及未来的发展方向。     

智能博弈对抗中的对手建模方法及其应用综述

智能博弈对抗一直是人工智能研究的热点。在博弈对抗环境中,通过对对手进行建模,可以推测敌对智能体动作、目标、策略等相关属性,为博弈策略制定提供关键信息。对手建模方法在竞技类游戏和作战仿真推演等领域的应用前景广阔,博弈策略的制定必须以博弈各方的行动策略为前提,因此建立一个准确的对手行为模型对于预测其意图尤其重要。从内涵、方法、应用三个方面,阐述了对手建模的必要性,对现有建模方式进行了分类;对基于强化学习的预测方法、基于心智理论的推理方法和基于贝叶斯的优化方法进行了梳理与总结;以序贯博弈（德州扑克）、即时策略博弈（星际争霸）和元博弈为典型应用场景,分析了智能博弈对抗过程中的对手建模的作用;从有限理性、策略欺骗性和可解释性三个方面进行了对手建模技术发展的展望。     

计算机扑克智能博弈研究综述

计算机博弈是人工智能领域的“果蝇”,备受人工智能领域研究者的关注,已然成为研究认知智能的有利平台。扑克类博弈对抗问题可建模成边界确定、规则固定的不完美信息动态博弈,计算机扑克 AI 需要具备不完全信息动态决策、对手误导欺诈行为识别以及多回合筹码和风险管理等能力。首先梳理了以德州扑克为代表的计算机扑克智能博弈的发展历程,其次针对计算机扑克智能博弈典型模型算法、关键技术以及存在的主要问题进行了综述分析,最后探讨了计算机扑克智能博弈的未来发展趋势和应用前景。     

布洛托上校博弈模型及求解方法研究进展

对抗条件下的资源分配是大多数博弈决策问题的核心。从拟合最优解到博弈均衡解，基于博弈论的资源分配策略求解是认知决策领域的前沿课题。文中围绕对抗条件下资源分配的布洛托上校博弈模型和求解方法展开综述分析。首先，简要介绍了离线与在线策略学习的区别，策略博弈与相关解概念，在线优化与遗憾值；其次，梳理了6类布洛托上校博弈典型模型(连续布洛托上校博弈、离散布洛托上校博弈、广义布洛托上校博弈、广义乐透布洛托博弈、广义规则布洛托上校博弈与在线离散布洛托上校博弈);然后，区分2个阶段(离线与在线)3类博弈场景(单次、重复、多阶段),分析了多类布洛托上校博弈求解方法；最后，从典型应用探索、广义博弈模型、博弈求解方法、未来研究展望共4方面进行了未来研究前沿分析及展望。通过对当前布洛托上校博弈进行概述，期望能为对抗条件下资源分配与博弈论相关领域的研究带来启发。