机器博弈作为人工智能领域的重要研究方向和检验人工智能发展水平的重要手段,始终以其巨大的趣味性和挑战性吸引着众多研究者。研究棋牌类智力竞技游戏中规则复杂、充满合作和博弈的代表——定约桥牌,有助于对非完备信息博弈中尚存在的问题提出解决方案,推进机器博弈、人工智能领域的发展。围绕桥牌出牌策略的选择,创新性地使用深度学习的研究方法,构建并实现了出牌策略选择程序,模仿学习现有的桥牌智能观察局面信息选择出牌的过程,给出该局面下合理的出牌策略,并针对选择系统设计实现了出牌预测可视化系统,将系统的预测结果直观地展示出来。与现有的基于蒙特卡洛搜索的桥牌机器人不同,本文采用深度学习理论和方法研究桥牌出牌。建立深度学习出牌模型和评估模型,通过基于搜索的桥牌机器人在桥牌对局中产生的大量专家经验数据,给出某一局面下各张手牌被打出的概率和指定牌张的价值,同时提出了出牌模型的多种改进方案。深度学习出牌模型和评估模型共同构成了出牌策略选择程序,根据牌张被打出的概率及其价值确定最优的出牌策略,在更短的时间内做出与基于搜索的桥牌机器人相同或相近的决策,用以替代基于搜索的桥牌机器人。此外,为辅助研究者观察系统的做出的决策,理解、改进和测试模型,设计实现了基于Web服务的出牌预测可视化系统,直观展示了出牌模型和评估模型的预测结果。