Tôi đang cố gắng phát triển AI cho một trò chơi bài và tôi hơi bế tắc về kỹ thuật / thuật toán tôi nên sử dụng. Dưới đây là một vài giả định về trò chơi:
- Sau khi các thẻ được phân phối cho người chơi, không có sự ngẫu nhiên. Ý tôi là ở đây, mọi người chơi đều có thể chọn những thẻ mình chơi nhưng không có quá trình ngẫu nhiên nào xảy ra như khi phân phối thẻ vào đầu trò chơi.
- Có giới hạn về các thẻ có thể được phát khi thẻ đã được chơi.
- Người chơi nào thắng được mánh, chơi trước rồi. Ví dụ: Người chơi 1 chơi bài, Người chơi 2 chơi bài và thắng. Sau đó, Người chơi 2 chơi một thẻ và sau đó Người chơi 1 chơi.
Tôi biết rất nhiều gợi ý / quy tắc (ví dụ: nếu tôi biết người chơi có thẻ A, B, C thì tôi nên chơi D) giúp tôi giành chiến thắng trong trò chơi. Do đó trước tiên tôi muốn sử dụng mạng Bayes để mô tả các quy tắc đó. Vấn đề là tôi không biết bất kỳ xác suất nào để gán, nhưng tôi có thể tính toán một heuristic bằng cách sử dụng lịch sử của các trò chơi đã chơi (chống lại một con người). Vấn đề thứ hai, rất có thể là tôi không biết tất cả các quy tắc và có một số quy tắc ngầm cần thiết cho AI để tìm ra cách chơi tối ưu.
Tôi không chắc liệu đây có phải là một cách tốt để phát triển AI cho một trò chơi bài như vậy không?
Tôi cũng tự hỏi nếu có những kỹ thuật khác phù hợp nhất với vấn đề. Ví dụ, tôi đã xem xét minimax (có thể với thuật toán cắt tỉa), nhưng sẽ là một lựa chọn tốt cho vấn đề này? Tôi khá không chắc chắn vì những lần chơi quan trọng nhất là vào đầu trò chơi khi có các thông số chưa biết cao nhất (hầu hết các thẻ chưa được chơi).