集換式卡牌能否通過AI或機器學習得到環境下最優卡組及其勝率最高的操作

時間 2021-06-19 04:16:43

1樓:

基於強化學習來做可以參考ai打lol dota等遊戲,棋牌遊戲的複雜度並不比moba類高太多,當卡組一定時,長期訓練可以達到乙個區域性最優打法,參考海盜戰偶數薩指令碼上傳說。至於最優卡組問題,個人覺得基於如果AI能夠拿到全服的資料作為訓練樣本,就好說,直接用統計最優解即可,當不能時,可以採取隨機換卡or直接抄對手的卡策略。總而言之,學操作是容易的,學會組卡目前應該很難做到

2樓:沐春秋

我認為,如果這個遊戲平衡性好且自由度高則不能。

統計最優解不適合遍歷解法。。

分兩段比賽,組卡和打牌。比賽開始時是不公平的情況。

而比賽是小組淘汰賽。

所以遍歷解會有極大的資料干擾。

報社卡組等奇奇怪怪的資料,沒辦法從小組賽出線。主流卡組不怕被報社坑。報社會死在小組賽裡。

但是,實際上,舉個例子,遊戲王可以。

k社剛剛印的新卡,特化召喚的卡組最強。

解答完畢。

3樓:Mmmmx丶

遊戲王玩家路過。

遊戲王ygopro裡的AI是挺蠢的

很多時候卡是滿足條件就會用不考慮時機

也不太能從怪獸效果上判斷對方那張卡是核心

卡組上都是帶的一兩張禁卡(上個環境裡的強卡)才打得過玩家不然就是隨便打

但是這個AI背後就是幾個程式設計師

alpha go圍棋領域無敵了

它背後可是一大群專家

那你說如果遊戲王AI背後也是一大群專家,那它能有多強?

不知道,沒見過

而且遊戲王這樣的卡牌,隨機性非常強,組卡組得再強,也打不過神抽五老艾,所以要打出那種近乎無敵的壓制力是不太可能的

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