本发明公开了一种基于自学习模型的麻将博弈决策方法,包括以下步骤:S1、采集麻将视频数据,并对其进行预处理获得编码矩阵;S2、根据编码矩阵生成多维矩阵,构建自学习模型;S3、基于自学习模型与神经网络,构建初始博弈树;S4、基于设置目标函数和奖赏函数对初始博弈树的输出结果进行评价,得到最终的博弈决策分析结果。本发明利用深度学习在图像等特征上面强大的特征抽象能力和强化学习基于目标函数和奖赏函数做决策的能力,对于现实情景中非常复杂的博弈问题也能通过近似求解的方式来进行解决。
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