【摘 要】
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智能博弈对抗一直是人工智能研究的热点。在博弈对抗环境中，通过对对手进行建模，可以推测敌对智能体动作、目标、策略等相关属性，为博弈策略制定提供关键信息。对手建模方法在竞技类游戏和作战仿真推演等领域的应用前景广阔，博弈策略的制定必须以博弈各方的行动策略为前提，因此建立一个准确的对手行为模型对于预测其意图尤其重要。从内涵、方法、应用三个方面，首先阐述了对手建模的必要性，对现有建模方式进行了分类；其次对基
【基金项目】
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国家自然科学基金（61702528，61806212）； 湖南省研究生科研创新项目（CX20210011）；
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智能博弈对抗一直是人工智能研究的热点。在博弈对抗环境中，通过对对手进行建模，可以推测敌对智能体动作、目标、策略等相关属性，为博弈策略制定提供关键信息。对手建模方法在竞技类游戏和作战仿真推演等领域的应用前景广阔，博弈策略的制定必须以博弈各方的行动策略为前提，因此建立一个准确的对手行为模型对于预测其意图尤其重要。从内涵、方法、应用三个方面，首先阐述了对手建模的必要性，对现有建模方式进行了分类；其次对基于强化学习的预测方法、基于心智理论的推理方法和基于贝叶斯的优化方法进行了梳理与总结；然后以序贯博弈（德州扑克）和即时策略博弈（星际争霸）为典型应用场景，分析了智能博弈对抗过程中的对手建模的作用；最后从有限理性、策略欺骗性和可解释性三个方面进行了对手建模技术发展的展望。
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