r2s3t4的博客

本文深入探讨了游戏设计中棋盘几何结构和红心游戏的规则变体。首先，分析了游戏棋盘的维度、描述方式、图关系、方向、步骤行走、径向以及图操作符的应用，展示了不同棋盘结构对游戏体验的影响。随后，详细介绍了红心游戏的多种变体规则，包括其对玩家体验的影响及游戏的进化过程，强调了规则变化如何提升策略性、紧张感和趣味性。最后，结合棋盘几何与规则变体，提出了综合应用的设计思路，为创造新颖的游戏体验提供了方法和灵感。

本文介绍了几种优化版游戏模拟实现方法，旨在提升 Ludii 通用游戏系统的性能。重点包括优化过滤游戏模拟、无重复游戏模拟以及基于非均匀移动分布的策略，并通过实验验证了这些方法在多数游戏中的显著加速效果。同时，文章探讨了 Ludii 中游戏棋盘的几何描述方式，为复杂游戏的设计与实现提供了基础。这些优化为游戏开发和人工智能算法的效率提升提供了重要支持。

本文探讨了针对 Ludii 通用游戏系统的两种棋局模拟优化实现：适用于‘添加到空位’类游戏的优化和适用于具有后置条件过滤移动类游戏的过滤式棋局模拟。这些优化通过减少重复计算合法移动列表和避免对未采样移动检查后置条件，显著提升了棋局模拟的效率。实验结果表明，优化实现平均带来了约 5 倍的速度提升，有效增强了基于树搜索算法的游戏代理的性能。此外，还讨论了如何将这些优化与复杂策略结合，并扩展到更多类型游戏中，为未来通用游戏系统的发展提供了重要思路。

本文介绍了一种自动生成棋盘游戏手册的框架，基于Ludii通用游戏系统，通过英文翻译和移动可视化等技术，将复杂的Ludii游戏描述转换为玩家可理解的详细规则说明。文章探讨了背景、实现方法、局限性以及未来研究方向，旨在为游戏设计师和普通玩家提供便捷的工具，推动棋盘游戏规则描述的自动化与标准化。

本研究提出了一种基于主成分分析（PCA）支持的事件-特征映射（ET-PCA）方法，用于玩家建模。通过分析《魔兽世界》的玩家数据，该方法将玩家的游戏行为聚类为不同的特征类型，如竞争型、探索型、刷子型等。ET-PCA不仅提高了聚类质量，还增强了特征解释性，并能够更准确地识别玩家的行为模式。研究结果表明，与传统的ET-FW方法相比，ET-PCA在聚类性能和可解释性方面表现更优，为游戏设计、玩家留存和市场推广提供了有价值的数据支持。

本博文探讨了利用深度学习检测复杂决策过程中的面部标记，以及通用玩家建模方法的研究进展。通过分析面部动作单元（AUs）的强度变化，研究展示了哪些面部特征能够预测决策行为，并提出了基于卷积神经网络的检测方法。同时，博文还介绍了一种不依赖特定游戏的玩家建模方法，结合事件-特征映射和主成分分析（PCA），实现了跨游戏的玩家行为预测。研究成果在游戏开发、教育、市场调研等领域具有重要应用价值。

本文探讨了深度学习技术在两个不同领域的应用：棋类游戏中的对手模型选择和电子游戏中的复杂决策面部标记检测。在棋类游戏中，通过ORNN模型分析棋盘信息和对手行为，利用移动表示方法和输入平面设计，实现对对手实力的准确预测，并结合蔑视因子优化决策策略。在电子游戏中，通过CNN模型提取玩家面部动作单元（AUs），识别复杂决策过程中的情感和认知状态，为决策研究提供了新的视角和技术支持。实验结果表明，深度学习不仅提升了对手实力预测和游戏策略优化的准确性，也在面部标记检测中展现了高度的识别能力，为未来决策研究和游戏设计的发

本文探讨了如何利用深度学习技术，在中国暗棋游戏中预测对手实力并选择合适的对战策略。通过将游戏前20步的对手走法序列输入对手排名神经网络（ORNN）模型，可以准确预测对手的等级，从而根据预测结果设置相应的蔑视因子，提高程序在比赛中的预期得分和排名。实验结果表明，该方法在预测准确性、预期得分提升等方面表现优异。

本研究从人类玩家视角出发，提出了一种程序式迷宫生成与难度评估方法。通过主体实验研究人类玩家在迷宫游戏中的行为倾向，并利用监督学习构建预测模型，以预测玩家在分支点选择前进方向的概率。基于该模型，设计了模拟人类行为的测试玩家，并通过其探索迷宫的额外步数 $ n_{extra} $ 来评估迷宫难度。研究还生成了不同难度等级的迷宫，并通过新的主体实验验证测试玩家评估的难度与人类玩家实际感受的一致性。最终，该方法为生成符合人类体验的迷宫提供了有效路径，并指出了未来改进与拓展方向。

本博文探讨了国际象棋残局压缩与迷宫生成的技术实现与应用实践。国际象棋残局压缩通过逻辑最小化方法构建紧凑矩阵，显著减少存储空间并提升查询性能，展现了无损压缩的潜力。迷宫生成方法从人类玩家行为出发，通过监督学习模拟玩家倾向，生成贴合玩家体验的迷宫地图。两种方法在游戏开发和人工智能领域具有广泛的应用前景，并为相关技术研究提供了新思路。

本博文围绕国际象棋残局的性能分析与压缩技术展开研究，通过评估不同决策深度下原始策略与MCTS-400的错误率表现，揭示了搜索在纠正策略错误和提升预测准确性方面的作用。同时，对引擎错误案例进行了详细分析，探讨了策略与搜索在不同局面下的行为差异。博文还介绍了国际象棋残局表的基本概念及当前先进的压缩技术，并提出了基于两级逻辑最小化的压缩方法，包括MINI、ESPRESSO和Pupik等算法的应用。通过简单局面编码方案展示了压缩技术的通用性。最后，总结了研究的重要发现，并提出了未来研究方向，包括扩展到更大残局表库、

本博客探讨了国际象棋研究领域的两个关键方向：一是通过结合静态和动态特征自动识别相似的国际象棋战术，二是评估 Leela Chess Zero 在残局中的表现。研究发现，结合静态和动态特征能够显著提高战术识别的准确性，而 Leela Chess Zero 在残局中展现出强大的网络训练和搜索能力，尽管在某些复杂残局类型中仍有改进空间。博客还分析了搜索预算对胜负局面预测的影响，并展望了未来的研究方向，包括优化搜索算法、改进动态得分计算方法以及拓展更复杂的研究场景。

本文探讨了棋类谜题与战术问题的研究进展，包括4-色BoxOff游戏的NP完全性证明以及国际象棋中自动识别相似战术主题的方法。研究提出了一种结合静态与动态特征的基于信息检索的模型，通过构建战术谜题数据库和实验验证，有效识别国际象棋战术的相似性。研究成果为棋类游戏复杂性分析和智能教学系统提供了理论支持与实践应用。

本文深入探讨了组合博弈游戏 Linear iCol、Linear iSnort 和 BoxOff 的求解方法与复杂度特性。分析了 Linear iCol 和 Linear iSnort 在不同链长度和棋盘类型下的 CGT 值规律，并通过将 3 - SAT 问题归约到 BoxOff 问题，证明了 BoxOff 的 NP 完全性。同时，详细介绍了 BoxOff 游戏中模拟布尔电路的构造方法及其可解性判断过程。这些研究为理解博弈游戏复杂性和相关算法设计提供了重要参考。

本文探讨了公平Col（iCol）和公平Snort（iSnort）游戏在矩形棋盘和线性链上的策略与结果。基于组合博弈论（CGT）框架，文章分析了这两种游戏在不同棋盘条件下的CGT值及对应的获胜策略。通过尼姆数和Mex函数等工具，揭示了偶数和奇数尺寸棋盘的后行动或先行动玩家的胜利规律。此外，文章还提供了线性iCol和iSnort链的CGT值表格，并归纳了相关证明细节。这些分析不仅为游戏玩家提供了策略指导，也丰富了博弈论研究的案例基础。

本文深入分析了在矩形棋盘上进行的双色图游戏Col和Snort的策略与组合博弈论（CGT）价值。针对有偏和无偏版本的游戏，分别探讨了在不同棋盘维度下的胜负规律及CGT值，并总结了线性棋盘上的特殊情况。研究揭示了游戏维度对胜负的决定性影响，并提出了未来研究方向，包括复杂棋盘类型、算法优化及多玩家游戏拓展。

本文探讨了Quixo、Col和Snort三种组合博弈游戏的解决方法。针对Quixo游戏，利用状态划分、价值迭代与反向归纳等算法策略，解决了不同规模棋盘下的胜负问题，并推导出最优策略；对于Col和Snort双色图游戏，基于组合博弈论分析了不同棋盘维度下的玩家获胜策略。研究不仅揭示了这些游戏的复杂性，还为组合博弈问题的解决提供了有效的算法框架和理论基础。

本文探讨了深度神经网络可解释性方法在游戏代理中的评估与Quixo游戏的求解过程。通过比较SVS、LIME、遮挡法、梯度法等算法在检测棋子重要性方面的表现，验证了部分方法在定量和定性评估中的有效性。同时，研究者结合值迭代与反向归纳法对Quixo游戏进行求解，揭示了不同网格大小下的游戏结果差异，并提出了高效的状态表示与内存优化策略。研究成果为理解深度神经网络决策机制和抽象策略游戏的理论探索提供了重要参考。

本文探讨了游戏策略与模型可解释性的研究，重点分析了西尔弗铸币游戏和突破游戏。对于西尔弗铸币游戏，介绍了多种位置分析方法和 Elo 评分系统的应用；对于突破游戏，研究了深度神经网络模型及其可解释性评估，包括遮挡法、LIME、Shapley 值采样等显著性方法。文章通过定性和定量评估，总结了不同方法的优劣，并展望了未来在游戏代理性能和透明度提升方面的潜力。

本文探讨了计算机围棋网络与西尔弗铸币游戏中的优化策略与启发式方法。在计算机围棋领域，通过引入Swish激活函数、混合卷积和余弦退火训练方法，显著提升了网络的性能。在西尔弗铸币游戏中，基于弱位置概念开发了多种机器人策略，并引入Elo评级系统以更准确评估机器人技能水平。研究展示了不同领域中策略改进的过程，并对未来发展方向进行了展望，包括速度与准确性平衡、弱位置理论深化及跨领域融合的可能性。

本文探讨了计算机博弈领域中的两种关键技术优化：一是基于多臂老虎机的顺序减半算法（Sequential Halving Using Scores, SHUSS）及其在蒙特卡罗树搜索（MCTS）中的应用，展示了其在多种棋类游戏中优于传统RAVE和PUCT算法的表现；二是针对围棋程序中神经网络架构的改进，包括使用余弦退火优化训练过程、MixNet多尺度卷积以及Swish激活函数，实验表明这些改进在训练准确率和实战性能上均有显著提升。文章通过理论分析、实验验证和流程图示，系统总结了相关算法的操作步骤与优势，并展望了

本文探讨了顺序减半（SH）算法及其结合外部知识改进版本（SHUSS算法）在游戏搜索中的应用。通过理论分析和实验验证，重点研究了SH算法在预算分配、统计信息累积等方面的特点，并提出SHUSS算法通过引入外部分数（如神经网络或AMAF统计信息）以更精准地选择保留臂，从而提升性能。研究还讨论了如何处理选择偏差、剪枝策略以及未来研究方向，旨在为游戏搜索领域提供更高效的解决方案。

本文介绍了一个基于专家迭代和AlphaZero框架的Risk游戏玩家设计与实验分析。通过使用图卷积网络（GCN）和蒙特卡罗树搜索（MCTS），模型在简化的Risk游戏地图上实现了对国家选择阶段的策略学习，但在更复杂的攻击阶段仍面临挑战。实验结果表明，模型在初始阶段能够显著提高胜率，但后续阶段需要进一步优化。文章还提出了多个未来改进方向，包括游戏引擎优化、神经网络定制、训练参数研究等。

本文深入探讨了单人井字棋和Risk游戏中的强化学习策略。在单人井字棋方面，通过将新训练的策略模型融入搜索算法，以及使用Exit方法进行自我对弈，实现了性能的提升。在Risk游戏中，利用图神经网络和专家迭代框架，在国家起草阶段取得了初步成功，同时面对多决策协调、随机性处理和不完全信息等挑战，提出了未来改进的方向。整体研究表明，强化学习为解决复杂游戏问题提供了强大工具，但仍需要持续的研究和优化以实现更智能的游戏表现。

本文研究了单人井字棋的深度强化学习方法，通过模仿NRPA策略训练神经网络模型，并将其结合到蒙特卡罗搜索中。提出了神经NMCS和神经NRPA方法，在减少计算时间的同时获得了与传统方法相近或更优的性能。此外，通过专家迭代实验，新模型在游戏得分上比以往自博弈工作高出6分。研究结果表明，深度强化学习在解决单人井字棋问题中具有显著优势和广阔前景。

本文探讨了基于有序抽象改进欺骗游戏中反事实遗憾最小化（CFR）代理的训练方法。通过引入‘生命值’的概念，将原始无限游戏抽象为一系列有限变体，并采用课程学习策略，从简单变体逐步逼近原始游戏的最优策略。实验表明，该方法显著提高了训练效率和代理性能，为处理复杂或无限博弈提供了可行方案。

本文介绍了第17届计算机游戏进展会议（ACG 2021）的主要亮点，重点聚焦于不完美信息游戏的研究与反事实遗憾最小化（CFR）算法的优化。会议吸引了来自全球的399名参与者，共接受了22篇论文展示，内容涵盖游戏中的学习、搜索、求解等多个方面。文章深入探讨了CFR算法在不完美信息游戏（如“Cheat”纸牌游戏）中的应用，并介绍了一种名为有序抽象的技术，用于提升算法的训练效率。实验结果显示，该技术能够显著优化智能体的学习速度和策略稳定性。最后，文章展望了未来研究方向，包括拓展技术应用范围、优化抽象方法、结合其他