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Method for Constructing Artificial Intelligence Player with Abstractions to Markov Decision Processes in Multiplayer Game of Mahjong
IEEE Transactions on Games ( IF 2.3 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1109/tg.2020.3036471 Moyuru Kurita , Kunihito Hoki
IEEE Transactions on Games ( IF 2.3 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1109/tg.2020.3036471 Moyuru Kurita , Kunihito Hoki
We propose a method for constructing artificial intelligence (AI) of mahjong, which is a multiplayer imperfect information game. Since the size of the game tree is huge, constructing an expert-level AI player of mahjong is challenging. We define multiple Markov decision processes (MDPs) as abstractions of mahjong to construct effective search trees. We also introduce two methods of inferring state values of the original mahjong using these MDPs. We evaluated the effectiveness of our method using gameplays vis-a-vis the current strongest AI player.
中文翻译:
多人麻将游戏中马尔可夫决策过程抽象的人工智能玩家构建方法
我们提出了一种构建麻将人工智能(AI)的方法,这是一种多人不完全信息博弈。由于博弈树的规模巨大,构建一个专家级的麻将AI玩家具有挑战性。我们将多个马尔可夫决策过程 (MDP) 定义为麻将的抽象,以构建有效的搜索树。我们还介绍了两种使用这些 MDP 推断原始麻将状态值的方法。我们使用游戏玩法对比当前最强的 AI 玩家评估了我们的方法的有效性。
更新日期:2020-01-01
中文翻译:
多人麻将游戏中马尔可夫决策过程抽象的人工智能玩家构建方法
我们提出了一种构建麻将人工智能(AI)的方法,这是一种多人不完全信息博弈。由于博弈树的规模巨大,构建一个专家级的麻将AI玩家具有挑战性。我们将多个马尔可夫决策过程 (MDP) 定义为麻将的抽象,以构建有效的搜索树。我们还介绍了两种使用这些 MDP 推断原始麻将状态值的方法。我们使用游戏玩法对比当前最强的 AI 玩家评估了我们的方法的有效性。