基于贝叶斯网络与隐马尔可夫模型的扑克对手建模及策略优化研究.docx

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2025-12-02 发布于上海
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基于贝叶斯网络与隐马尔可夫模型的扑克对手建模及策略优化研究

一、引言

1.1研究背景

扑克游戏作为一种复杂的策略性博弈活动，融合了概率计算、决策制定以及对对手行为的分析与预测，在人工智能领域具有极高的研究价值。它属于不完全信息博弈，玩家在游戏过程中无法获取全部信息，如对手的手牌等，这使得扑克游戏成为检验和发展人工智能算法的理想平台。通过对扑克游戏的研究，能够推动人工智能在不确定性环境下的决策能力、推理能力以及学习能力的发展，为解决现实世界中诸多复杂问题提供技术支持和理论依据。

在扑克游戏中，对手建模是提升扑克策略的关键因素。了解对手的行为模式、决策风格和手牌范围等信息，能够帮助玩家更准确地