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[發明專利]殘局牌面獲取方法、裝置、計算機設備及存儲介質有效

專利信息
申請號: 201810712903.0 申請日: 2018-06-29
公開(公告)號: CN109011580B 公開(公告)日: 2021-12-21
發明(設計)人: 蘇博覽;范少波;楊江彬;李宇聰;余洋;王彬;郭植裕;馬同星;郝偉清;朱鷙璞;周偉;李立;張銀鋒;鄧大付;殷俊;盧偉平;萬樂;王曉曦;劉銳;楊敬文;汪洋;呂有為 申請(專利權)人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號: A63F13/67 分類號: A63F13/67
代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 代理人: 祝亞男
地址: 518057 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 殘局 獲取 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種殘局牌面獲取方法,其特征在于,所述方法包括:

生成牌類競技項目的初始牌面,所述初始牌面包含至少兩個紙牌集合,每個紙牌集合包含指定數量的虛擬紙牌;

通過第一搜索算法搜索所述初始牌面的解法樹,所述第一搜索算法用于搜索所述至少兩個紙牌集合中的指定紙牌集合獲勝的解法,所述解法樹用于指示所述初始牌面的各種解法;

當所述指定紙牌集合獲勝的解法的數量小于預設數量閾值且不為零時,將所述初始牌面獲取為所述牌類競技項目的殘局牌面;

在將所述初始牌面獲取為所述牌類競技項目的殘局牌面后,將所述至少兩個紙牌集合的紙牌數據輸入概率確定模型,獲得所述指定紙牌集合每一步出牌正確的概率;所述概率確定模型是通過第二訓練樣本訓練獲得的機器學習模型,所述第二訓練樣本包含牌面樣本以及所述牌面樣本中的各個紙牌集合的每一步出牌結果;

根據所述指定紙牌集合每一步出牌正確的概率獲得所述初始牌面的牌面難度。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過第一搜索算法搜索所述初始牌面的解法樹,包括:

獲取第一紙牌集合中的各個紙牌組合的搜索優先級,所述第一紙牌集合是所述至少兩個紙牌集合中率先出牌的紙牌集合,所述紙牌組合包含允許同時出牌的至少一張虛擬紙牌;

通過所述第一搜索算法,按照所述第一紙牌集合中的各個紙牌組合的搜索優先級從高到低的順序搜索所述初始牌面的解法樹,直至已搜索到的所述指定紙牌集合獲勝的解法的數量達到所述預設數量閾值,或者,已完成搜索所述解法樹。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取第一紙牌集合中的各個紙牌組合的搜索優先級,包括:

獲取所述各個紙牌組合的組合類型;

根據所述各個紙牌組合的組合類型,以及預先設置的優先規則獲取所述各個紙牌組合的搜索優先級;所述優先規則中包含組合類型與搜索優先級之間的對應關系。

4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取第一紙牌集合中的各個紙牌組合的搜索優先級,包括:

將所述第一紙牌集合的紙牌數據輸入優先級確定模型,獲得所述第一紙牌集合中的各個紙牌組合的搜索優先級,所述紙牌數據用于指示對應的紙牌集合中包含的各個虛擬紙牌;所述優先級確定模型是通過第一訓練樣本訓練獲得的機器學習模型,所述第一訓練樣本包含紙牌集合樣本、所述紙牌集合樣本中首先出牌的紙牌組合以及所述紙牌集合樣本的勝負結果。

5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述通過所述第一搜索算法,按照所述第一紙牌集合中的各個紙牌組合的搜索優先級從高到低的順序搜索所述初始牌面的解法樹,包括:

通過α-β剪枝算法,按照所述第一紙牌集合中的各個紙牌組合的搜索優先級從高到低的順序搜索所述初始牌面的解法樹。

6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,將所述初始牌面獲取為所述牌類競技項目的殘局牌面后,所述方法還包括:

通過第二搜索算法搜索所述初始牌面的解法樹,獲得所述解法樹的完整解法。

7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述第二搜索算法是極小值極大化算法。

8.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

按照預設的映射規則對所述初始牌面的解法樹進行映射獲得第一字符串,所述第一字符串唯一表示所述初始牌面的解法樹;

計算所述第一字符串與第二字符串之間的相似度,所述第二字符串是按照所述映射規則對目標牌面的解法樹進行映射獲得的字符串,所目標牌面是所述初始牌面之外的另一殘局牌面;

當所述第一字符串與所述第二字符串之間的相似度大于預設的相似度閾值時,確定所述初始牌面與所述目標牌面是相似牌面。

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