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摘要：近年来，人工智能在将棋、黑白棋等具有完美信息的游戏中已经可以与顶级职业选手相媲美，但在具有不完美信息的游戏中却只取得了部分成功。例如，一些研究人员已经在扑克游戏中实现了与顶级职业选手相媲美的人工智能，但在麻将游戏中却未能实现，麻将是一种信息不完美且复杂度高于扑克的游戏。Mizukami 等人(2013, 2014) 构建了一个接近顶级职业麻将水平的人工智能。但是，这种人工智能无法夺取一张牌来为每个 Yaku 构建一个组合。另一方面，Harada 等人构建了麻将人工智能——全手牌提取（CHE），该人工智能考虑了高概率构建的役牌。基于此工作，我们将 CHE 应用于麻将人工智能，该人工智能可以认领一张牌，从而为每个役牌构建一个组合。在使用 CHE 的麻将游戏中，所提出的人工智能的有效性得到了证实。
考虑叫牌的麻将AI - 信息科学广场
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