我目前正在进行一个项目，应用蒙特卡洛树搜索类型的算法于一张纸牌游戏。在我选择的游戏中，没有抽牌：所有玩家在游戏开始时被发8张牌，并在8轮中每轮出一张牌。我的问题如下：

如果我在游戏开始时只进行一次洗牌，算法将逐渐“学习”到其他玩家手中的隐藏信息。因此，每次树搜索后，我必须重新洗牌其他玩家的牌。但这种策略不适合我选择的游戏，因为我可能会遇到一种情况，即某位玩家最终拿到的牌与他之前几轮出的牌不匹配。

你认为有简单的方法来解决这个问题吗？你觉得MCTS能解决这种类型的游戏吗？

回答：

回答：使用确定化技术，即在每次选择、扩展、模拟和反向传播之前，随机化你不知道的游戏信息，就“好像你知道”一切一样。使用确定化技术对类似游戏实现MCTS的例子可以在这里找到。

再次感谢@人名指出这一点。