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Exploring Explainable Multi-player MCTS-minimax Hybrid Algorithms Based on Process Mining in Board Games
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多玩家MCTS算法在棋类游戏中的应用，特别是其决策过程的复杂性和局限性。通过结合浅层极小化搜索和过程挖掘技术，为3对3跳棋游戏中的代理策略提供了可解释的洞见，发现这种混合方法能改善决策质量，提高游戏代理表现。
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关键要点
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本研究探讨了多玩家MCTS算法的决策过程复杂性和局限性。
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MCTS在处理重要走法时可能会遇到策略漏洞。
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研究将浅层极小化搜索与MCTS结合，利用过程挖掘技术。
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该混合方法为3对3跳棋游戏中的代理策略提供了可解释的洞见。
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研究发现该方法能够改善决策质量，提高游戏代理的整体表现。
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