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进阶博弈
ai
?alphago(围棋
ai):
?结合蒙特卡洛树搜索(mcts)与深度强化学习(drl),基于**自我博弈(self-play)**不断优化策略。
?libratus(德州扑克
ai):
?采用不完全信息博弈(imperfect
information
game),预测对手隐藏信息,提高博弈胜率。
3.
现实应用:互动博弈
+
ai
(1)
自动驾驶决策
?场景:多辆自动驾驶汽车在交叉路口需要决策是加速、减速还是让行。
?博弈建模:
?合作博弈:所有车辆共享信息,协作通行,减少交通堵塞(如
v2x
通信)。
?非合作博弈:车辆自主决策,竞争道路资源,形成最优博弈策略。
(2)
机器人团队合作
?场景:仓库物流机器人(如亚马逊
kiva
机器人)需要协调取货、避障、搬运物品。
?博弈方法:
?采用纳什均衡(nash
equilibrium)或强化学习进行策略优化,提高运输效率。
(3)
ai
金融交易
?场景:高频交易(hft)ai
代理在股票市场博弈,预测市场趋势、优化买卖时机。
?核心技术:
?对抗博弈:ai
需要预测竞争对手(其他交易算法)的策略,并调整自身交易策略。
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