在隐藏角色游戏中优化策略选择

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Optimizing strategy selection in hidden role games

针对隐藏角色游戏中信息不完整和动态决策的挑战，本文提出DeepBayes算法，通过角色分配预测网络提升反事实价值估计，结合贝叶斯身份识别在线更新对手身份概率，并与CFR+协同优化决策，在五人Avalon实验中显著提升胜率。

　　DeepBayes 是一种创新算法，旨在提升隐藏角色游戏中的决策能力，特别是在信息不完整和不确定性较高的环境中。隐藏角色游戏是一种特殊的非完全信息博弈，玩家在游戏过程中并不完全了解其他人的身份或类型信息，这种不确定性为游戏增加了战略上的复杂性。在这些游戏中，玩家必须通过观察、交流和策略推理来推断对手或队友的真实角色，并据此做出决策。这种挑战不仅存在于娱乐领域，也广泛存在于现实世界的多个应用场景中，如网络安全、资源分配等。

隐藏角色游戏的典型例子包括《Avalon》（亚维隆）、《狼人杀》（Werewolf）和《黑帮》（Mafia）等社交推理类游戏。在这些游戏中，玩家通常被分配不同的角色，如“好人”或“坏人”，每个角色可能拥有独特的技能或能力，使得游戏更加复杂。这种设计不仅要求玩家具备较强的推理能力，还要求他们能够在信息不完整的情况下，灵活调整策略，以应对不断变化的局势。

在传统的非完全信息博弈研究中，常用的方法包括启发式和搜索算法，以及基于学习的战略推理。然而，这些方法各有局限。例如，启发式和搜索算法虽然在某些情况下表现良好，但往往缺乏对复杂情况的适应能力，且难以保证收敛性。基于学习的方法虽然能够提升模型的表示能力，但在实时更新对手身份的信念方面存在不足。而基于大型语言模型（LLM）的方法虽然在处理语言欺骗方面表现出色，但在游戏理论上的保证较为薄弱，且容易受到数据和提示偏差的影响。

为了克服这些局限，DeepBayes 采用了一种新的方法，将历史驱动的角色分配预测网络与贝叶斯身份识别方法相结合，进一步整合了 Counterfactual Regret Minimization Plus（CFR+）算法。这种方法的核心在于，利用游戏历史来生成角色分配的假设，从而提升对反事实价值（CFV）的估计精度。同时，在游戏过程中，通过贝叶斯身份识别方法实时更新对手的身份信念，使得决策更加精准和灵活。

在《Avalon》这一五人隐藏角色游戏中，DeepBayes 表现出显著的优势。在实验中，该算法在多个场景下均取得了比现有方法更高的胜率。这表明，DeepBayes 在处理隐藏角色游戏中的不确定性方面具有较强的适应能力。此外，通过消融实验可以发现，如果移除其中任何一个关键组件——角色分配预测网络或贝叶斯身份识别方法——都会导致胜率的明显下降，进一步验证了这两个组件在算法中的重要性。

DeepBayes 的设计基于对隐藏角色游戏机制的深入理解。在这些游戏中，信息的不完整性使得玩家无法准确判断对手的真实意图，因此需要通过一系列推理和分析手段来提高决策质量。通过引入历史驱动的角色分配预测网络，DeepBayes 能够从过去的游戏行为中提取有用的信息，从而构建更准确的角色分配假设。这些假设不仅有助于提高对反事实价值的估计，还能为后续的策略制定提供指导。

另一方面，贝叶斯身份识别方法则通过在线更新对手的身份信念，使得玩家能够在游戏过程中不断调整自己的策略。这种方法的核心在于，利用贝叶斯推理来分析对手的行为模式，并据此形成对对手身份的合理推测。在实际应用中，这种能力对于提高游戏表现至关重要，因为对手的身份信息往往直接影响游戏的胜负。

DeepBayes 的算法框架结合了多种技术手段，使得其在处理复杂游戏环境时具有更强的适应性和灵活性。首先，通过历史驱动的角色分配预测网络，算法能够基于游戏历史生成角色分配的假设，从而提高对反事实价值的估计。其次，贝叶斯身份识别方法则通过在线更新对手的身份信念，使得玩家能够在不断变化的局势中做出更合理的决策。最终，这些组件与 CFR+ 算法相结合，使得 DeepBayes 能够在多种场景下保持较高的胜率。

DeepBayes 的研究不仅限于游戏领域，还为现实世界中的其他应用场景提供了新的思路。例如，在网络安全领域，攻击者可能控制某些关键节点，而系统需要在不知情的情况下继续运行。在这种情况下，DeepBayes 的方法可以用于识别潜在的攻击节点，并据此调整防御策略。此外，在资源分配和团队协作等场景中，隐藏角色的识别对于提高决策效率和团队协作能力也具有重要意义。

DeepBayes 的成功在于其对隐藏角色游戏机制的深入分析和有效整合。通过将历史驱动的角色分配预测网络与贝叶斯身份识别方法相结合，该算法能够在信息不完整的情况下，提高对对手身份的识别精度，从而优化决策过程。此外，该算法在多个实验场景中均表现出色，特别是在五人《Avalon》游戏中，其胜率明显优于现有方法。

综上所述，DeepBayes 为隐藏角色游戏的决策能力提供了新的解决方案，其核心在于对角色分配和身份识别的精准预测，以及对策略制定的优化。该算法不仅提升了游戏表现，还为现实世界中的其他应用场景提供了有价值的参考。未来的研究可以进一步探索 DeepBayes 在不同游戏类型和复杂场景中的适用性，以及如何优化其在实际应用中的表现。