第489章 互动博弈以及人工智能的应用（第5页）
（3）
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。
（4）
本章未完，点击下一页继续阅读