1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述不同强化学习方法在不完美信息博弈中的表现比较摘要：计算机博弈是人工智能领域的热门话题，备受人工智能领域研究者的关注，已然成为研究认知智能的有利平台。
计算机扑克 AI需要具备不完全信息动态决策、对手误导欺诈行为识别和风险管理等能力。
首先将介绍深度 Q 网络（DQN）、神经虚拟自我博弈（NFSP）和反事实遗憾最小化（CFR）这三种较为流行的强化学习方法的基本原理，之后分析多智能体发展中的问题，最后将探讨计算机扑克智能博弈的未来发展趋势和应用前景。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.研究的问题斗地主是起源于中国的一种休闲游戏。
因其有趣的玩法和简单的规则，近年来得到了越来越多的其他各国人民的追捧。
斗地主从机制上划分属于不完美信息博弈。
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