研究人员推出了一种新颖的用于改进双人零和博弈中自博弈的方法，名为GARIP。与使用固定或定期更新参考的方法不同，GARIP利用过去策略的运行平均值。该方法在理论上被证明可以最小化参考值的峰值滞后，从而实现更稳定的收敛。在包括矩阵博弈以及Connect Four和Othello等棋盘博弈在内的各种博弈上的实验表明，GARIP在鲁棒性和默认超参数设置方面，表现与现有方法相当或更优。 AI
影响 这项研究可能带来更高效的竞争环境中AI智能体的训练。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种新的博弈论和AI方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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