AI estrategias para perder posiciones

Question

Tengo un juego de cartas que estoy analizando con Maple. En realidad, es una serie de juegos de cartas, una para cada parámetro k, donde k es un número natural (que representa el número de filas de tarjetas que se usan en el juego). Para los pequeños de k, es factible para resolver por completo el juego por la inversa de la inducción". Estoy tratando de crear una IA que va a desempeñar de forma óptima a partir de este.

Dada una posición ganadora (y de ser el equipo de la vuelta) el equipo puede responder muy fácilmente con cualquier movimiento que toma la posición de que una perdedora para el jugador. Sin embargo, ¿qué hacer con una posición perdedora? Resulta que, recogiendo un movimiento aleatorio es una pésima estrategia. ¿Hay alguna forma de hacer la vida muy difícil para nuestra pobre jugador humano? Una idea que yo tenía era hacer es elegir un movimiento que maximiza la duración de la ruta mínima necesaria para el jugador para ganar el juego. Que parece evitar llegar a toda la psicología de lo humano debilidades están en el juego, etc.

Soy consciente de que este problema es completamente general (no depende del juego). ¿Alguien tiene alguna referencia de alguien interesado en aprender acerca de la IA en este escenario?

Gracias!

Answer 1

Creo que su idea de maximizar el mínimo número de movimientos de su oponente necesita para ganar es básicamente el sonido. Sin embargo, me gustaría afinar un poco y sugieren que intenta maximizar la profundidad de la búsqueda de su oponente necesita encontrar una respuesta ganadora a su siguiente movimiento, suponiendo que se utilice la misma estrategia de búsqueda como usted.

La idea básica es que, si tu oponente sabe que la estrategia óptima, que van a ganar y no hay nada que puedas hacer al respecto. Por lo tanto, usted debe asumir que ellos no lo saben.

¿Qué debe usted suponer que saben, entonces? Así, en ausencia de evidencia en contrario, es generalmente mejor sobrestimar su oponente que subestimar, por lo que una hipótesis conservadora sería que tu oponente sólo apenas no pudieron ver la respuesta ganadora a al menos uno de sus posibles movimientos. Esto sugiere que usted debe averiguar cuál de movimiento y el juego.

La complicación aquí, por supuesto, es que tu oponente pueda reconocer determinados movimientos como ganar basadas en heurísticas o de la información previa, sin necesariamente tener que buscar por todo el camino a la victoria final. Esto es particularmente probable cuando se juega contra un humano: hacemos un montón de uso de reglas heurísticas y experiencia previa. Por lo tanto, simplemente maximizar el número de vueltas a su rival para la victoria no puede ser una muy buena estrategia, ya que algunos de los giros podría ser muy fácilmente predecible incluso para un lugar de "tonto" oponente.

Por otro lado, si se asume que usted ya ha realizado algún esfuerzo para venir para arriba con una manera bastante eficiente algoritmo de búsqueda de sintonía para el juego específico que usted está jugando, usted podría asumir que su oponente está probablemente haciendo algo similar. Por lo tanto, suponiendo que básicamente estás jugando contra un sólo ligeramente más débil copia de sí mismo parece dar una posibilidad bastante buena de ganar, asumiendo que usted tiene uno.