DouZero+：通过对手建模和指导学习提升斗地主AI
DouZero+：通过对手建模和指导学习提升斗地主AI
近年来，深度强化学习（DRL）在各种完美信息和不完美信息游戏中取得了重大突破。作为一款在中国非常流行的三人纸牌游戏，斗地主因其不完全信息、大状态空间、协作与竞争并存以及大量可能的操作组合，给AI系统带来了极大的挑战。本文介绍了一种名为DouZero+的斗地主AI系统，它在原有DouZero的基础上，通过引入对手建模和指导学习，进一步提升了其性能。
引言
在人工智能的发展过程中，游戏常常作为重要的测试平台，因为它们是许多现实世界问题的良好抽象。近年来，解决完美信息游戏（如围棋、将棋等）方面取得了显著进展，而当前的研究重心逐渐转向更具挑战的不完全信息游戏（IIG），例如德州扑克、星际争霸和DOTA等。
本文致力于设计一个用于斗地主的AI程序。斗地主是中国最受欢迎的纸牌游戏之一，拥有数亿日活跃玩家。斗地主有两个有趣的特性，给AI程序带来了极大的挑战。首先，这个游戏在部分可观察的环境中同时包含了协作和竞争。具体来说，两名农民作为一个团队共同对抗地主。其次，斗地主由于复杂的规则和牌的组合，具有大且复杂的状态和动作空间。
深度蒙特卡罗方法
为了应对这些挑战，DouZero采用了深度蒙特卡罗（DMC）方法。DMC方法通过结合深度学习和蒙特卡罗树搜索（MCTS）来处理斗地主的复杂性。具体来说，DMC使用深度神经网络来评估游戏状态，并通过MCTS来模拟可能的游戏路径。这种方法能够有效地处理斗地主的大状态空间和动作空间。
对手建模
DouZero+在原有DouZero的基础上，引入了对手建模机制。对手建模允许AI系统预测对手可能采取的行动，从而做出更优的决策。具体来说，DouZero+使用了一个额外的神经网络来建模对手的行为。这个神经网络通过观察对手的历史行为来预测其未来的行动，从而帮助AI系统更好地制定策略。
指导学习
除了对手建模，DouZero+还引入了指导学习机制。指导学习通过使用专家策略或历史优秀对局数据来指导AI的学习过程。具体来说，DouZero+使用了一个指导网络来生成高质量的训练样本，这些样本包含了专家级别的决策。通过学习这些样本，DouZero+能够更快地掌握斗地主的高级策略。
实验结果
DouZero+在多个实验中都展现出了显著的性能提升。在与DouZero的对比实验中，DouZero+在胜率和平均得分上都取得了明显的优势。此外，DouZero+还在与人类玩家的对战中展现出了强大的实力，能够稳定地击败高水平的人类玩家。
结论
DouZero+通过引入对手建模和指导学习机制，成功地提升了斗地主AI的性能。这项研究不仅为斗地主AI的发展提供了新的思路，也为其他不完美信息游戏的AI研究提供了有价值的参考。