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文章🚣总结：本文提出了一种针🛕对掼蛋🎠扑克博弈的软深度蒙⚡特卡洛SDMC🦛方法🛎。SD◀MC方法在学习过程中不仅采用了软🎨启动方法，结合已有策略，加💀速模型💏训练过程，同时采🐧取👹软🤲动作采样，在实际对战过程中，保证6选择的策略在当前模型下的评估值变化不大的情况下对动作进行采📵样🕥，降低⛩训练过程中方差带来的影响，🧥并增🏉加被对手利用的难度。🎾在掼蛋环境下的实验表明，本文所提方法SDMC☹相较于现有方法🈚有着更高的对战胜率与净胜得分。之后，拟从软动作采样的角度出发，⏪依据现有模型的动作评估值🕣，结合子博弈求解方法提升在实战环境下🎟的策略强度🔉，致🍞力于得到在团体对战情况下的团队最大最小均衡等博弈论角度下的最优🚥策略，最终实现在🎚掼蛋等扑克博弈环⏯境下战胜人类的职💚业选手。