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麻將作為典型的非完備信息博弈游戲主要通過傳統 Expectimax搜索算法實現，其剪枝策略與估值函數基于人工先驗知識設計，存在假設不合理等問題。提出一種結合 Expectimax搜索與 Double DQN強化學習算法的非完備信息博弈算法。在 Expectimax搜索樹擴展過程中，采用 Double DQN輸出的估值設計估值函數并在限定搜索層數內獲得分支估值，同時設計剪枝策略對打牌動作進行排序與部分擴展實現搜索樹剪枝。在 Double DQN模型訓練過程中，將麻將信息編碼為特征數據輸入神經網絡獲得估值，使用巸 xpectimax搜索算法得到最優動作以改進探索策略。實驗結果表明，與 Expectimax搜索算法、 Double DQN算法等監督學習算法相比，該算法在麻將游戲上勝率與得分更高，具有更優異的博弈性能。
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