大规模群体决策中的特征选择与民主共识度量：一种方法论整合

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Feature selection and democratic consensus metrics in large-scale group decision-making: A methodological integration

针对隐藏角色游戏中信息不透明和动态决策的挑战，提出DeepBayes算法，通过角色分配预测网络优化反事实值估计，结合贝叶斯身份识别实时更新对手身份概率，并与CFR+结合提升多智能体协同决策效果，在五人Avalon实验中显著优于基线方法。

　　在人工智能与博弈论的研究领域，隐藏角色决策问题一直是一个重要的研究方向。特别是在那些信息不完全的游戏中，参与者无法全面了解对手或队友的身份，这种不确定性对策略制定提出了更高的要求。本文聚焦于《The Resistance: Avalon》这一经典隐藏角色游戏，提出了一种名为DeepBayes的新算法，旨在提升在信息不完全环境下玩家的决策能力。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，DeepBayes在多个方面实现了对传统方法的超越，特别是在五人版本的Avalon实验中，其胜率显著优于现有的强基线模型。

### 隐藏角色游戏的挑战

隐藏角色游戏是一类特殊的不完全信息博弈，其中参与者并不知晓彼此的身份，这使得游戏过程充满不确定性与策略性。在《Avalon》中，玩家被随机分配为“好人”或“坏人”，而各自的身份则对游戏的胜负具有决定性作用。由于身份的隐藏，玩家必须依靠观察、推理以及有限的信息来判断他人的角色，从而做出最优决策。然而，这种信息的不完整性使得决策过程变得更加复杂。玩家往往只能基于部分信息推测对手或队友的身份，这种推测过程可能产生大量不确定性，进而影响整体策略的有效性。

此外，隐藏角色游戏中还存在欺骗因素，这进一步增加了识别真实身份的难度。例如，某些玩家可能会通过语言或行为误导其他参与者，使他们难以准确判断谁是“好人”或“坏人”。这种欺骗行为使得传统的基于规则的策略在面对复杂情况时显得力不从心。因此，如何在信息不完全的环境下，构建一种能够有效识别对手身份并做出合理决策的算法，成为研究的关键。

### 传统方法的局限性

在隐藏角色游戏的研究中，已有多种方法被提出，但它们各有局限。首先，早期的启发式和搜索类方法主要依赖于人工设计的规则或概率查找表，用于处理游戏中的不确定性。例如，一些方法通过设定固定的投票规则来判断团队的使命是否成功，或者通过统计历史数据来推测对手的角色。然而，这些方法通常只能在较为简单的场景中表现出色，一旦对手采用更复杂的策略或进行欺骗，其性能便会显著下降。

其次，基于学习的策略推理方法虽然在一定程度上提高了模型的适应能力，但通常缺乏在线贝叶斯信念更新的机制。这类方法可能在训练阶段表现良好，但在实际游戏中，由于信息的动态变化，其对对手身份的识别能力可能会受到限制。此外，大语言模型（LLM）在处理语言欺骗方面表现出色，但其在游戏理论上的保证不足，且对数据和提示的依赖性较强，容易受到偏见的影响。

### DeepBayes的创新设计

为了解决上述问题，本文提出了DeepBayes算法，该算法结合了两个关键创新：（1）一个基于游戏历史的角色分配预测网络，（2）一种贝叶斯身份识别方法。这两个组件相互补充，共同提升了隐藏角色游戏中的决策能力。

首先，角色分配预测网络通过分析游戏历史来生成角色分配的假设，从而提高对反事实价值（CFV）的估计精度。该网络能够从历史行为中提取有用的信息，识别出可能的角色模式，进而帮助玩家在面对不确定性时做出更合理的决策。这种基于历史的预测机制使得算法能够更好地适应游戏的变化，提高其在复杂场景中的表现。

其次，贝叶斯身份识别方法则通过在线更新的方式，生成对手身份的后验信念。该方法能够在游戏进行过程中不断调整对对手身份的判断，从而提高策略选择的准确性。在CFR+迭代过程中，算法会结合CFV的估计与后验信念，选择最优行动。这种结合使得DeepBayes能够在动态环境中进行更精确的推理，提高决策的可靠性。

### 算法的结构与实现

DeepBayes的算法结构如图2所示，其核心在于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。首先，历史驱动的角色分配预测网络通过分析游戏历史数据，生成角色分配的假设。这些假设被用于改进CFV的估计，从而提高决策的准确性。其次，贝叶斯身份识别方法通过在线更新的方式，生成对手身份的后验信念。这些信念被整合到CFR+的决策过程中，使得算法能够在不同情境下做出更合理的策略选择。

在实现过程中，DeepBayes采用了一种分层的架构。首先，历史驱动的角色分配预测网络通过分析玩家的历史行为，识别出可能的角色模式。其次，贝叶斯身份识别方法通过分析当前的游戏状态，生成对手身份的后验信念。最后，算法将这些信息整合到CFR+的决策过程中，选择最优行动。这种分层的架构使得DeepBayes能够在复杂环境中保持较高的决策精度，同时适应游戏的变化。

### 实验结果与分析

为了验证DeepBayes的有效性，本文在五人版本的Avalon游戏中进行了实验。实验结果显示，DeepBayes在胜率上显著优于现有的强基线模型。具体而言，在不同的游戏场景下，DeepBayes的胜率始终高于其他方法，表明其在面对不确定性时具有更强的适应能力。

此外，实验还通过消融研究验证了两个组件的必要性。结果表明，移除任何一个组件都会导致胜率的下降，这说明这两个组件在DeepBayes的决策过程中起到了关键作用。通过消融研究，我们进一步确认了DeepBayes在处理隐藏角色问题上的有效性。

### 潜在的应用与意义

DeepBayes不仅适用于《Avalon》这样的社交推理游戏，还可以应用于其他类似的场景，例如网络安全领域。在网络安全中，攻击者可能控制某些节点，而这些节点之间的协作和信息共享使得系统难以察觉哪些节点已经被入侵。在这种情况下，DeepBayes的贝叶斯身份识别方法可以用于检测潜在的入侵节点，提高系统的安全性。

此外，DeepBayes在处理信息不完全问题时，展现出较强的适应能力。在社交推理游戏中，玩家往往需要在不确定的环境下做出决策，而DeepBayes通过历史驱动的角色分配预测网络与贝叶斯身份识别方法的结合，能够有效应对这一挑战。这使得DeepBayes在处理复杂决策问题时具有较大的潜力。

### 未来的研究方向

尽管DeepBayes在实验中表现出色，但仍有一些问题需要进一步研究。首先，如何在更复杂的游戏环境中提高算法的适应能力是一个重要的研究方向。其次，如何在不同类型的隐藏角色游戏中优化算法的性能也是一个值得探索的问题。此外，如何将DeepBayes的方法应用于其他领域，例如网络安全或金融交易，也是未来研究的一个重要方向。

总之，DeepBayes的提出为隐藏角色游戏中的决策问题提供了一种新的解决方案。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，DeepBayes在处理不确定性时表现出更强的适应能力，提高了决策的准确性。实验结果进一步验证了DeepBayes的有效性，表明其在五人版本的Avalon游戏中具有显著的胜率优势。未来的研究可以进一步优化算法的性能，探索其在其他领域的应用，并解决当前方法中的一些局限性。