蒙特卡罗树搜索或其他随机纸牌游戏的算法？

Question

我目前正致力于实施一款2人级的抽奖纸牌游戏，类似于66或Schnapsen。基本上你需要通过赢得技巧来获得积分，并且当包中有牌时，两个玩家在每轮之后都会抽一张牌。

我正在为不会作弊的游戏编写一个优秀的AI，但通过仅使用它在给定游戏状态下的信息来真正计算出最佳动作。 我很难决定哪种算法或逻辑最好用。 我决定采用像Alpha-Beta修剪这样的算法，因为有太多的隐藏信息，特别是在游戏开始时。 我阅读了许多关于蒙特卡罗树搜索和相关UCT搜索的有趣信息，但由于游戏具有随机元素，因此需要搜索的树会在短时间内变大。

哪种算法或方法最适合使用？

Answer 1

MCTS肯定会更好。 无论你选择哪一个，你都必须处理不完整的信息，这是这里的核心问题。

Answer 2

Here是UCT申请到克朗代克纸牌的链接。 MCTS非常适合这个问题，因为它可以很好地处理随机性。

您可以查看本文中描述的稀疏方法，以获得限制树宽度的方法。