计算机博弈英文解释翻译、计算机博弈的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 computer game

分词翻译：

计算机的英语翻译：

adding machine; calculating machine; calculator
【计】 brain unit; computer; computing machinery; computor; FONTAC; ILLIAC IV
【经】 calculating machine

博弈的英语翻译：

【计】 game; game playing; Grundy's game Grundy

专业解析

计算机博弈（Computer Game Theory）是计算机科学与博弈论的交叉学科，指通过算法和数学模型模拟人类在策略性决策中的行为，并利用计算机技术实现智能化的对抗或协作系统。其英文对应词为“Computational Game Theory”，强调通过计算手段解析博弈场景中的最优策略。

核心概念与理论框架

博弈论基础：以约翰·纳什的非合作博弈均衡理论为核心，研究多方参与者在冲突或合作环境中的理性决策模型。
算法实现：包括蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）和深度学习技术，例如AlphaGo通过这两种技术击败人类围棋冠军。
多智能体系统：在自动驾驶、无人机编队等领域，计算机博弈用于协调多个智能体的行动策略。

典型应用场景

棋类游戏：国际象棋、围棋等传统博弈的计算机解决方案，代表案例为DeepBlue和AlphaGo。
经济预测：金融市场中多方博弈行为的模拟分析，如纳斯达克交易所使用的算法交易系统。
军事推演：美国国防部DARPA项目运用博弈模型进行战争模拟与资源调配。

权威研究进展

据《人工智能》期刊2024年综述，当前研究热点已延伸至不完全信息博弈领域，例如德州扑克AI“Pluribus”通过反事实遗憾最小化算法实现了六人局博弈的突破。中国计算机学会（CCF）2025年技术报告指出，量子计算与博弈论的结合将成为下一代研究重点。

网络扩展解释

计算机博弈（也称机器博弈）是人工智能领域的重要研究方向，专注于通过算法和模型实现机器在对抗性游戏或决策场景中的智能行为。以下是其核心内容的详细解释：

1.基本定义与特征

计算机博弈以棋牌类等规则明确的对抗性游戏为载体，研究如何让计算机模拟人类决策过程，最终实现自主决策和胜负判定。其核心特征包括：

信息完备：双方掌握相同信息（如棋盘状态），不存在隐藏数据。
零和性：一方收益必然导致另一方损失，总和为零（如棋类胜负）。
动态对抗：双方交替行动，每一步决策影响后续局面。

2.核心技术

实现计算机博弈的关键技术包括：

博弈树搜索：通过构建当前棋局到未来可能状态的树状结构，采用极大极小算法、Alpha-Beta剪枝等优化搜索效率。
评估函数：量化当前局面对己方的优劣，例如棋子的位置价值、潜在威胁等。
机器学习：利用神经网络等模型从历史对弈中学习策略，提升决策能力。

3.应用领域

除传统棋类游戏（如围棋、象棋）外，计算机博弈还广泛应用于：

军事推演：通过兵棋模拟战场决策，优化战略规划。
智能决策系统：如金融交易、自动驾驶中对抗性场景的快速响应。
算法验证：作为人工智能研究的“果蝇模型”，用于测试新算法的有效性。

4.教育与实践意义

高校通过计算机博弈课程培养学生综合能力，例如：

项目实践：开发具备界面交互、规则判断、AI决策等功能的博弈程序（如亚马逊棋）。
创新能力：在对抗性场景中锻炼逻辑推理和算法优化能力。

5.典型示例

以围棋为例，计算机需通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）结合深度强化学习，评估数百万种可能走法并选择最优解。此类技术已推动AlphaGo等标志性成果的诞生。

如需进一步了解具体算法或应用案例，可参考沈阳航空航天大学等高校的课程资料或搜狗百科的专业词条。