論文の概要: Monopoly Deal: A Benchmark Environment for Bounded One-Sided Response Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25080v2
• Date: Thu, 30 Oct 2025 12:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 13:50:54.746456
• Title: Monopoly Deal: A Benchmark Environment for Bounded One-Sided Response Games
• Title（参考訳）: Monopoly Deal: 境界のあるワンサイドのレスポンスゲームのためのベンチマーク環境
• Authors: Will Wolf,
• Abstract要約: カードゲームは、不確実性の下でシーケンシャルな意思決定を研究するために広く使われている。 有界片側対応ゲーム(BORG)を特徴とするゲームを指す。 我々は、この動的を隔離するベンチマーク環境として、Monopoly Dealの修正版を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Card games are widely used to study sequential decision-making under uncertainty, with real-world analogues in negotiation, finance, and cybersecurity. These games typically fall into three categories based on the flow of control: strictly sequential (players alternate single actions), deterministic response (some actions trigger a fixed outcome), and unbounded reciprocal response (alternating counterplays are permitted). A less-explored but strategically rich structure is the bounded one-sided response, where a player's action briefly transfers control to the opponent, who must satisfy a fixed condition through one or more moves before the turn resolves. We term games featuring this mechanism Bounded One-Sided Response Games (BORGs). We introduce a modified version of Monopoly Deal as a benchmark environment that isolates this dynamic, where a Rent action forces the opponent to choose payment assets. The gold-standard algorithm, Counterfactual Regret Minimization (CFR), converges on effective strategies without novel algorithmic extensions. A lightweight full-stack research platform unifies the environment, a parallelized CFR runtime, and a human-playable web interface. The trained CFR agent and source code are available at https://monopolydeal.ai.
• Abstract（参考訳）: カードゲームは、交渉、金融、サイバーセキュリティにおける現実世界の類似点とともに、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定を研究するために広く使われている。 これらのゲームは通常、厳密なシーケンシャル(プレイヤーは1つのアクションを交互に行う)、決定論的応答(いくつかのアクションは一定の結果を引き起こす)、および非有界な相互反応(代替のカウンタープレイが許される)の3つのカテゴリに分類される。 あまり探索されていないが戦略的にリッチな構造は、プレイヤーのアクションが一時的に相手に制御を移し、プレイヤーはターンが終了する前に1つ以上の動作で一定の条件を満たす必要がある。 このメカニズムを特徴とするゲームはBORG(Bounded One-Sided Response Games)と呼ぶ。 本稿では,このダイナミクスを隔離するベンチマーク環境として,モノポリーディールの改良版を導入する。 金標準アルゴリズムであるCounterfactual Regret Minimization (CFR)は、新しいアルゴリズム拡張なしで有効な戦略に収束する。 軽量なフルスタックリサーチプラットフォームは、環境、並列化されたCFRランタイム、ヒューマンプレイ可能なWebインターフェースを統一する。 トレーニング済みのCFRエージェントとソースコードはhttps://monopolydeal.ai.comで公開されている。

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