Swift 人工智能-如何确定拍卖出价的估值？

我在做一个项目，有一系列的卡片被拍卖；出价最高者将在拍卖中赢得价值最高的卡

当AI玩家轮到时，他需要评估阵列并确定其出价的估值

忽略任何与验证或规则有关的内容；因为我已经对这些进行了编程和测试

我的问题更具体地说是如何将一个值与给定的值数组相关联；并提出一个投标价格

在该项目中，卡的范围为1…30；以30为最高

一次拍卖可能有6张牌，洗牌后放在拍卖场上

即：

我的问题是，计算机如何审查这些价值，并确定继续提高出价，甚至提出开盘价对他来说有多大价值

我们确实知道一些变量

所有信用卡被拍卖 库存现金 目前还有多少轮拍卖，假设有6轮拍卖 鉴于此，我提出了一个基本的加权解决方案

即：

然后我在0和1.0之间随机化；越接近1.0，竞购者进行竞购的可能性越大

虽然它给了我一个投标的可能性，但它并没有告诉我他的出价的估值

理想情况下，我希望AI审查提供的卡，并根据他认为最高卡的价值进行出价，因为这是他出价的

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这是我的疑问；给定一组具有值和已知参数的卡片；AI如何确定投标的估价。

最简单的方法是使用统计数据：

您可以对拍卖中的卡进行平均，然后将该值与已知的值分布（即所有可能集的钟形曲线）进行比较，以找到该拍卖的p值。p值越高，集合就越有价值，AI就越愿意为此付出代价

这是因为任何集合的所有值都将回归到平均值

如果拍卖集未知，也就是说玩家无法看到拍卖中的所有牌，那么AI可以根据已知的p值“猜测”，或者记住已经看到的牌，并将其从总发行中移除

您可以使用此统计库，而不必编写自己的：

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听起来很有趣，我来试一试。我不擅长统计；但是值得一试

#1 - "Card name" - Value: 1
#2 - "Card name" - Value: 3
#3 - "Card name" - Value: 30
#4 - "Card name" - Value: 15
#5 - "Card name" - Value: 24
#6 - "Card name" - Value: 18

var weight = 1.0

if roundsRemaining = 1 {
   weight += 0.35
}

if weight > 1.0 { 
   weight = 1.0 
}