Abstract-I detta papper undersöker vi användningen av Monte Carlo trädsökning (MCTS) för en variant av en av de mest populära och lönsamma spelen i världen: kortspelet Magic: The Colaming (M:TG). Spelträdet för M:TG har en rad distinkta funktioner, som vi diskuterar här; det har ofullständig information genom motståndarens dolda kort och slumpmässighet genom kortdragning från en shuffled däck. Vi undersöker ett brett spektrum av tillvägagångssätt som använder determinisering, där all dold och slumpmässig information antas vara känd för alla spelare, tillsammans MCTS. Vi överväger ett antal variationer i utbyggnadsstrategin med hjälp av en rad nivåer av förfining och expertkunskap, och förfallande belöning för att uppmuntra spela brådska. Vi undersöker effekten av att använda olika beskärningsstrategier för att öka informationen från varje determinisering, tillsammans med metoder som ökar relevansen av slumpmässiga val. Dessutom dekonstruerar vi flytta generation förfarande i en binär ja / nej beslut träd och tillämpa MCTS till denna finare korned beslut process. Vi jämför våra modifieringar med en grundläggande MCTS-strategi för M:TG med fasta däck, och visar att betydande förbättringar i spelstyrkan kan uppnås.
Som ett annat exempel kan man ge spelet magi: Samlingen, studerade, t.ex., i REF.
Ensemble Determinization in Monte Carlo Tree Search for the Imperfect Information Card Game Magic: The Gathering
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}