【摘 要】
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针对传统的显式建模方法依赖大量数据样本的问题，提出了策略自扩展算法，通过样本数据的自扩展来提高建模效率。同时，为了提高对手模型的准确度，结合隐式建模和隐式子策略建模的方
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673306),江苏省科技研究与发展计划基金项目(BE2016155)
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针对传统的显式建模方法依赖大量数据样本的问题，提出了策略自扩展算法，通过样本数据的自扩展来提高建模效率。同时，为了提高对手模型的准确度，结合隐式建模和隐式子策略建模的方法，提出了子策略发现算法。以勒杜克（Leduc）扑克博弈为实验对象，对比研究了2种传统方法和本文提出的2种算法。实验结果表明：策略自扩展算法提高了显式建模的效率和模型准确性。在利用对手弱点获取收益方面，策略自扩展算法比显式建模方法提升了84.4%，子策略发现算法比隐式建模方法提升了128.6%。
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