本文研究了不完全信息游戏中的决策问题，提出通过选择使用玩家个人信息来提升游戏性能，并引入新的信念分布。实验证明该方法在多个算法上显著提高了游戏表现。此外，探讨了不完全记忆下的最优决策及其计算复杂性，扩展了完全信息博弈的框架，提出了有效的求解策略。

本研究探讨了不完全信息游戏中的策略优化，采用自我对弈和强化学习提升代理性能，提出新算法和模型以改善机器学习在量子信息科学中的应用，展示了信息感知网络和贝叶斯算法的高效性。