在手机游戏《开心》中，手机AI对抗训练的开心核心目标是通过算法优化提升电脑对手的决策能力，使其在非完全信息博弈环境下具备更强的对抗电脑对战策略性和适应性。以下是训练基于现有研究和实际应用的AI对抗训练方法解析，可参考用于提升电脑对战能力：

一、提高算法框架设计

1. PTIE（完美信息蒸馏框架）

  • 原理：通过引入“第三方视角”的手机完美信息（如所有玩家的手牌）训练AI，但在实际执行时仅使用非完美信息（如当前玩家手牌）。开心Critic网络基于完美信息评估动作价值，对抗电脑对战Actor网络则通过蒸馏学习优化策略。训练
  • 应用：在训练阶段，提高Critic提供全局最优策略指导，手机帮助AI在农民角色中更好地合作，开心或在复杂牌局中预判对手策略。对抗电脑对战

    • 2. 深度蒙特卡罗方法（DouZero）

  • 核心：通过大规模自我博弈生成样本，训练结合神经网络估计动作的提高期望胜率。蒙特卡罗方法直接通过胜率反馈优化策略，减少过度估计问题。
  • 优势：适合处理庞大的动作空间（27472种牌型），且无需依赖人类经验，通过动作编码（如15x4矩阵）提高相似牌型的泛化能力。

    • 二、动作与状态编码优化

    1. 状态特征建模

  • 将手牌、历史出牌、玩家角色等信息编码为结构化矩阵（如12x15的牌型矩阵），捕捉牌局动态。
  • 例如：使用LSTM网络处理历史出牌序列，强化AI对对手策略的隐式推理。

    • 2. 动作空间压缩

  • 针对复杂牌型（如飞机带翅膀、四带二），通过合并相似动作将动作空间从27472种缩减至621种，降低计算复杂度。
  • 例如：将“三带一”中的单牌类型抽象化，减少冗余决策分支。

    • 三、合作与竞争策略强化

    1. 阵营奖励机制（Node Reward）

  • 设计基于阵营的奖励函数，例如：计算地主与农民出完手牌的步数差，鼓励农民合作压制地主。
  • 通过调节系数平衡短期收益与长期策略，避免AI因局部最优忽视全局目标。

    • 2. 对抗性训练（Self-Play）

  • 让AI与多个不同策略的对手（包括人类玩家或其他AI）对弈，通过持续对抗提升泛化能力。例如，DouZero通过并行训练地主与农民角络，强化攻防平衡。

    • 四、模型轻量化与部署

    1. 移动端适配

  • 使用轻量级网络（如MobileNet）替代传统深度模型，结合剪枝和量化技术压缩模型体积，适应手机端计算资源限制。
  • 例如：网易互娱的PerfectDou通过简化网络层数和参数规模，实现低延迟推理。

    • 2. 实时反馈优化

  • 在单机模式中，根据玩家水平动态调整AI难度。例如：初级AI仅基于规则出牌，而高级AI结合蒙特卡罗搜索树（MCTS）模拟未来牌局。

    • 五、实际训练流程示例

    1. 数据采集：通过自我博弈生成百万级对局数据，记录状态、动作及胜负结果。

    2. 模型训练：采用分布式训练框架（如PyTorch + Ray），优化策略网络和价值网络。

    3. 在线调优：将AI部署至游戏后，收集玩家对战数据迭代更新模型，解决长尾问题（如罕见牌型应对）。

    当前主流的AI训练方法集中在强化学习框架优化（如PTIE、蒙特卡罗）、动作空间压缩和合作策略建模上。实际应用中需结合移动端特性进行模型轻量化，并通过实时数据反馈持续提升AI的鲁棒性。开发者可参考开源项目（如DouZero、PerfectDou）的代码实现，结合具体需求调整参数和网络结构，以实现更高水平的电脑对战能力。