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国粹传承与发扬:基于云平台的虚拟麻将机系统
1
作者
万喆聪
熊朝松
《信息与电脑》
2024年第13期93-96,共4页
随着信息技术的迅速发展和传统文化的持续传承,结合现代科技手段的创新方式发扬国粹成了一种趋势。本项目旨在设计并实现一款基于云平台的虚拟麻将机系统,以解决现有实体麻将机存在的场地限制、容易导致疲劳和噪声扰民等问题,同时克服...
随着信息技术的迅速发展和传统文化的持续传承,结合现代科技手段的创新方式发扬国粹成了一种趋势。本项目旨在设计并实现一款基于云平台的虚拟麻将机系统,以解决现有实体麻将机存在的场地限制、容易导致疲劳和噪声扰民等问题,同时克服网络麻将应用缺乏实体体验的短板。该项目主要开发麻将游戏算法,包括牌的自动分发、智能出牌建议、胡牌判定以及复杂牌局的分析。这些算法与高度模拟实体麻将娱乐环境的虚拟麻将桌及智能数据处理技术相结合,不仅能够提供传统麻将游戏的全新体验,也为麻将游戏的现代化和传统文化的创新传承开辟了新途径,为用户提供更优质的娱乐服务。
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关键词
云平台
虚拟麻将机系统
麻将游戏算法
传统文化
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职称材料
基于Expectimax搜索与Double DQN的非完备信息博弈算法
被引量：
7
2
作者
雷捷维
王嘉旸
+2 位作者
任航
闫天伟
黄伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期304-310,320,共8页
麻将作为典型的非完备信息博弈游戏主要通过传统Expectimax搜索算法实现,其剪枝策略与估值函数基于人工先验知识设计,存在假设不合理等问题。提出一种结合Expectimax搜索与Double DQN强化学习算法的非完备信息博弈算法。在Expectimax搜...
麻将作为典型的非完备信息博弈游戏主要通过传统Expectimax搜索算法实现,其剪枝策略与估值函数基于人工先验知识设计,存在假设不合理等问题。提出一种结合Expectimax搜索与Double DQN强化学习算法的非完备信息博弈算法。在Expectimax搜索树扩展过程中,采用Double DQN输出的估值设计估值函数并在限定搜索层数内获得分支估值,同时设计剪枝策略对打牌动作进行排序与部分扩展实现搜索树剪枝。在Double DQN模型训练过程中,将麻将信息编码为特征数据输入神经网络获得估值,使用Expectimax搜索算法得到最优动作以改进探索策略。实验结果表明,与Expectimax搜索算法、Double DQN算法等监督学习算法相比,该算法在麻将游戏上胜率与得分更高,具有更优异的博弈性能。
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关键词
Double
DQN算法
Expectimax搜索
非完备信息博弈
麻将
强化学习
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职称材料
题名
国粹传承与发扬:基于云平台的虚拟麻将机系统
1
作者
万喆聪
熊朝松
机构
江西科技师范大学信息与机电工程学院
出处
《信息与电脑》
2024年第13期93-96,共4页
基金
国家级大学生创新训练项目“国粹传承与发扬:基于云平台的虚拟麻将机系统”(项目编号:202311318018)。
文摘
随着信息技术的迅速发展和传统文化的持续传承,结合现代科技手段的创新方式发扬国粹成了一种趋势。本项目旨在设计并实现一款基于云平台的虚拟麻将机系统,以解决现有实体麻将机存在的场地限制、容易导致疲劳和噪声扰民等问题,同时克服网络麻将应用缺乏实体体验的短板。该项目主要开发麻将游戏算法,包括牌的自动分发、智能出牌建议、胡牌判定以及复杂牌局的分析。这些算法与高度模拟实体麻将娱乐环境的虚拟麻将桌及智能数据处理技术相结合,不仅能够提供传统麻将游戏的全新体验,也为麻将游戏的现代化和传统文化的创新传承开辟了新途径,为用户提供更优质的娱乐服务。
关键词
云平台
虚拟麻将机系统
麻将游戏算法
传统文化
Keywords
cloud platform
virtual
mahjong
machine system
mahjong game algorithm
traditional culture
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Expectimax搜索与Double DQN的非完备信息博弈算法
被引量：
7
2
作者
雷捷维
王嘉旸
任航
闫天伟
黄伟
机构
南昌大学信息工程学院
江西农业大学软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期304-310,320,共8页
基金
国家自然科学基金(61862043)
江西省自然科学基金(20181ACB20006)。
文摘
麻将作为典型的非完备信息博弈游戏主要通过传统Expectimax搜索算法实现,其剪枝策略与估值函数基于人工先验知识设计,存在假设不合理等问题。提出一种结合Expectimax搜索与Double DQN强化学习算法的非完备信息博弈算法。在Expectimax搜索树扩展过程中,采用Double DQN输出的估值设计估值函数并在限定搜索层数内获得分支估值,同时设计剪枝策略对打牌动作进行排序与部分扩展实现搜索树剪枝。在Double DQN模型训练过程中,将麻将信息编码为特征数据输入神经网络获得估值,使用Expectimax搜索算法得到最优动作以改进探索策略。实验结果表明,与Expectimax搜索算法、Double DQN算法等监督学习算法相比,该算法在麻将游戏上胜率与得分更高,具有更优异的博弈性能。
关键词
Double
DQN算法
Expectimax搜索
非完备信息博弈
麻将
强化学习
Keywords
Double DQN
algorithm
Expectimax search
incomplete information
game
mahjong
reinforcement learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
国粹传承与发扬:基于云平台的虚拟麻将机系统
万喆聪
熊朝松
《信息与电脑》
2024
0
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职称材料
2
基于Expectimax搜索与Double DQN的非完备信息博弈算法
雷捷维
王嘉旸
任航
闫天伟
黄伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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