实际算法与近似
3.0重写策略:7056种有效有序手牌按等价计数聚合246组,结合6类行为假设精确积分,不抽取192手。前5局观察,揭骰后学习;第6局起使用跨局跟叫、诈唬和开骰倾向。跟叫证据折扣、整局似然约束及先验混合,避免连续加骰被误认为有大牌。
全体合法且物理可能的根叫法参与筛选;模型内乐观上界剪枝,跨候选轮转分配续搜预算,已展开响应的后续叫法不再硬截为前10或16个;使用完整合法集合及模型上界剪枝。最多4层叫骰/响应,未展开分支和最终搜索末端仍以开骰结算,并非完整博弈求解。包含“叫自己没有的点数→对方跟叫→开骰”的收益,但不保证诱导成功。深算在后台运行,预算5000ms,简单局面提前返回,故障时明确标记保守降级。
EV按胜+1、负−1计算;稳健分扣除模型分歧,近优动作才参与随机混合。“选择100%”不是胜率100%。人工对手模型、风险系数、分支裁剪及有限深度仍是近似,不是GTO,也不是对真实玩家的校准胜率。概率枚举精确不等于人类行为预测精确。