Hint Rummy Stratejilerinde MinDist Metriği ile Kazanma Oranları Yükseliyor
Hint Rummy Stratejilerinde MinDist Metriği ile Kazanma Oranları Yükseliyor
Yeni araştırmada, Hint Rummy oyununda MinDist metriğiyle geliştirilen kural tabanlı stratejiler, geleneksel yöntemlere göre kazanma oranlarını belirgin şekilde artırıyor.
Önemli Noktalar
- MinDist metriği, elin tamamlanmaya yapısal yakınlığını ölçerek strateji geliştirmeye olanak sağlıyor.
- Yeni algoritma, dinamik budama ve desen önbellekleme teknikleriyle yüksek verimlilik sunuyor.
- MinDist tabanlı ajanlar, klasik yaklaşımlara göre istatistiksel olarak anlamlı kazanma artışı gösteriyor.
Çalışmanın Detayları
13 kartlık Hint Rummy varyantı, eksik bilgiye dayalı, ardışık hamlelerle oynanan bir kart oyunudur. Bu oyunda başarılı olmak, olasılıksal akıl yürütme ve kombinatoryal kararlar gerektirir. Son yapılan bilimsel çalışmada, stratejik oyun için MinDist adında yeni bir el değerlendirme metriğiyle çalışan kural tabanlı bir çerçeve önerildi.
MinDist, daha önce kullanılan MinScore metriğini geliştirerek, eldeki kartların en yakın geçerli diziye olan düzenleme uzaklığını (edit distance) ölçüyor. Böylece, elin tamamlanmaya ne kadar yakın olduğunu daha hassas şekilde belirliyor. Araştırmacılar, bu metriği oyun sırasında tam olarak hesaplamak için MinScore algoritmasından türetilen, dinamik budama ve desen önbellekleme yöntemleriyle optimize edilmiş bir algoritma geliştirdi.
Teknik Detaylar
- MinDist metriği, kart dizilerinin geçerli bir diziye ulaşması için gereken minimum düzenleme adımlarını sayısal olarak ifade ediyor.
- Algoritma, iki oyunculu sıfır toplamlı bir simülasyon ortamında rakip eli modelleme özelliğine de sahip.
- Stratejilerin etkinliği, istatistiksel hipotez testleriyle ölçülerek doğrulandı.
Sonuçlar ve Gelecek Perspektifi
Deneysel bulgular, MinDist tabanlı ajanların, geleneksel sezgisel stratejilere kıyasla kazanma oranlarında anlamlı bir artış sağladığını gösteriyor. Bu yaklaşım, Hint Rummy oyunu için algoritmik strateji tasarımında resmi ve yorumlanabilir bir adım olarak öne çıkıyor.
2026 yılı içinde, MinDist metriğinin diğer kart oyunlarında da uygulanabilirliğinin araştırılması ve daha gelişmiş strateji modellerinin geliştirilmesi bekleniyor.
Kaynak: arxiv.org