Training a bridge bidding agent using minimal feature engineering and deep reinforcement learning

Kontrakt briç, veya sadece briç, her biri iki oyuncudan oluşan iki ortaklığının birbiriyle rekabet ettiği kusurlu bilgili bir kart oyunudur. Oyun iki aşamadan oluşur: deklarasyon ve kart oyunu. Bilgisayar oyuncuları yirmi yıl önce oyun aşamasında insan seviyesinde performanslara ulaşmış olsalar da, deklarasyon aşaması hala zorlayıcı bir problem. Bu aşamada oyuncular, bir açık arttırmaya katılırken yalnızca kendi kartlarının bilgisine sahipler. Burada iyi performans göstermek, oyuncuların aksiyonları ile nasıl iletişim kuracaklarını belirleyip ortak bir kontrakta karar verebilmeyi gerektirir. Bu iletişim tekliflerin sürekli artma zorunluluğu ile limitli olup, rakip ortaklık da kendi teklifleri ile iletişimin arasına karışabilmektedirler. Bu tezde, minimum öznitelik mühendisliğine sahip birkaç yeni mimari ile deney yapıyoruz ve bunları uzman düzeyindeki insan oyunlarından oluşan bir veri kümesi ile gözetimli eğitim kullanarak değerlendiriyoruz. Bundan sonra, elde edilen modeli gerçek oyun oynanışları ile iyileştirmek için farklı derin pekiştirmeli öğrenme biçimlerini inceliyoruz. Son olarak, rakipli briç oyuncuları için rekabet etmek için ayrı bir oyuncu gerektirmeyen bir değerlendirme ölçütü öneriyoruz.