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　　文章总结：本文提出了一种针对掼蛋扑克博弈的软深度蒙特卡洛SDMC方法。SDMC方法在学习过程中不仅采用了软启动方法，结合已有策略，加速模型训练过程，同时采取软动作采样，在实际对战过程中，保证选择的策略在当前模型下的评估值变化不大的情况下对动作进行采样，降低训练过程中方差带来的影响，并增加被对手利用的难度。在掼蛋环境下的实验表明，本文所提方法SDMC相较于现有方法有着更高的对战胜率与净胜得分。之后，拟从软动作采样的角度出发，依据现有模型的动作评估值，结合子博弈求解方法提升在实战环境下的策略强度，致力于得到在团体对战情况下的团队最大最小均衡等博弈论角度下的最优策略，最终实现在掼蛋等扑克博弈环境下战胜人类的职业选手。

　　据南京大学官网介绍，高阳教授，博导。目前任南京大学健康医疗大数据国家研究院常务副院长，南京大学陆海安全决策技术教育部重点实验室副主任。曾任南京大学计算机科学与技术系副主任(2011-2023)。2009年入选江苏省“333高层次人才培养工程”第二批中青年科学技术带头人，2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2019年度入选江苏省高等学校优秀科技创新团队负责人，2022年入选江苏省军民融合创新领军人才，2022年入选“天山学者”。中国人工智能学会会士，江苏省人工智能学会常务副理事长。

　　高阳基于所研究成果，在国际学术期刊(IEEE Transactions系列)、国际会议(CCF-A/B类会议)和国内一级刊物上(计算机学报、软件学报等)发表学术论文数200余篇，译著《统计强化学习》、《机器学习的算法视角》，编著《分布式人工智能》等。获授权专利10项，国际PCT专利1项；获江苏省科学技术奖二等奖一次(“面向复杂交互场景的新型机器学习技术”，排名第一)、中国人工智能学会吴文俊自然科学奖二等奖一次(“强化学习理论与应用”，排名第一)、军队医疗成果奖二等、三等各一项。

　　高阳目前为中国人工智能学会会士、智能服务专委会副主任/机器学习专业委员会常委/粒计算与知识发现专业委员会常委；中国计算机学会杰出会员，人工智能与模式识别专业委员会常委、秘书长/多智能体与智能系统学组常务副组长/大数据专家委委员；中国指挥与控制学会信息融合专委会副主任/智能博弈与兵棋推演专委会常委；江苏省人工智能学会常务副理事长；江苏省软件与信息服务标准化委员会人工智能标准工作组组长等。担任《软件学报》、《智能系统学报》、《计算机科学》、《模式识别与人工智能》、《ZTE Communications》等期刊的编委。