研究与写作
学术界
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会议论文
人工智能 · October 2026
蒙特卡洛树搜索：复杂多人游戏中缺点、优势与局限性的综述
MCTS 在围棋、国际象棋和将棋中取得成功后声名鹊起，但大多数研究都集中在具有完全信息的双人博弈上。本文分析了 MCTS 在多人数字游戏和棋盘游戏中的应用，这些游戏通常具有不完美信息的特征。基于从 IEEE Xplore、HAL Science Ouverte 和 Google Scholar（2013—2025 年）检索到的 22 篇文献中筛选出的 18 篇论文，该研究识别出三个反复出现的结构性局限：计算平台期、战术推理中的盲点以及对手建模中的权衡。
人工智能 · November 2025
对手建模在《城堡风云》棋盘游戏中训练基于蒙特卡洛树搜索模型的研究
本文研究了对手建模如何影响混合MCTS-RL框架的训练，该框架应用于具有隐藏信息、多名玩家和时间限制的多人棋盘游戏《城堡风云》。该方案通过离线从模拟中构建的持久决策结构将规划与执行解耦，从而降低MCTS的在线计算成本。在一个包含专家智能体和随机智能体的模拟环境中，通过胜率比较不同的训练会话（包括多样化环境）。结果表明，训练中策略的多样性往往能产生比针对单个强对手训练更鲁棒、更通用的智能体。