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麻将作为典型的非完备信息博弈游戏主要通过传统 Expectimax搜索算法实现，其剪枝策略与估值函数基于人工先验知识设计，存在假设不合理等问题。提出一种结合 Expectimax搜索与 Double DQN强化学习算法的非完备信息博弈算法。在 Expectimax搜索树扩展过程中，采用 Double DQN输出的估值设计估值函数并在限定搜索层数內获得分支估值，同时设计剪枝策略对打牌动作进行排序与部分扩展实现搜索树剪枝。在 Double DQN模型训练过程中，将麻将信息编码为特征数据输入神经网络获得估值，使用巸 xpectimax搜索算法得到最优动作以改进探索策略。实验结果表明，与 Expectimax搜索算法、 Double DQN算法等监督学习算法相比，该算法在麻将游戏上胜率与得分更高，具有更优异的博弈性能。
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