“学术论著”是304am永利集团推出的学术栏目，介绍本院教师新近发表的前沿研究。本期推荐文章来自心理学系朱磊教授团队。
——编者按
Liu, J., Yin, Q., Huang, K., & Zhu, L. (2025). The Impact of Rational and Experiential Thinking Styles on Resource Allocation in Human-Computer Fighting Games. Computers in Human Behavior, 165, 108553. （IF = 9.0）
内容简介
在军事领域，资源分配是一个非常重要的问题，其直接影响博弈和对抗的结果。近年来，世界各地局部冲突和战争的数量有所增加，其特征也逐渐转变为低强度和长战线，这加剧了对有效战略决策的迫切需求。同时，随着无人武器的广泛应用，战争也从人与人之间的直接对抗逐渐转向人与机器之间的较量。因此，识别和实施合适的战略性资源分配策略以提高博弈对抗，尤其是人机对抗的效率和有效性至关重要。此外，与以往战争中快速反应的要求不同，在长战线、低强度的对抗情境中，战略家们能够进行深思熟虑，并在相对较低的压力下作出决策。在这种情况下，决策成为一项核心能力，其结果往往受到不同决策风格的影响，比如理性-经验思维方式。不过，目前尚缺乏关于强对抗不完全信息博弈中理性-经验思维方式对资源分配策略影响的实证检验。近期，永利集团心理学系朱磊教授团队发表了题为“The Impact of Rational and Experiential Thinking Styles on Resource Allocation in Human-Computer Fighting Games”的论文，首次深入揭示了强对抗不完全信息博弈中理性-经验思维方式和资源分配策略之间的关系。研究结果为未来人工智能系统设计中的对手建模和高效博弈智能体设计提供借鉴。
文章采用四种不同的博弈游戏，通过四个研究，从资源分配策略的战略性、风险性和焦点信息关注度三个方面，检验了人人对抗（研究4）和人机对抗（研究1、2和3）中理性-经验思维方式对资源分配策略的影响。
研究1采用所有战场完全相同的布洛托上校博弈，检验思维方式和资源分配策略（战略性）之间的关系。
而后，考虑到战场的焦点性可能与其地理位置和地形特征有关，研究2采用堡垒游戏，操纵战场特征为战场距对手的距离，距离越近，其风险性和焦点性越高。检验了战场特征在思维方式和资源分配策略（风险性和焦点信息关注度）关系间的调节作用。
研究3采用自主开发的简化兵棋博弈，旨在相对复杂、动态对抗情境中验证前两项研究的结果。基于博弈场景的特征，记录战车（即，资源）第一次移动的终点位置，分析了三种资源分配行为指标：①分配策略（“风险性”和“目标导向性”标签），②距夺控点（即，堡垒）的距离和③距高地的距离；同时，分析了两种夺控行为指标：①进入夺控点核心区的最早时间和②到达夺控点的最早时间。此外，为了检验采用不同思维方式的个体对焦点信息的关注程度，标记了战场上的焦点区域，并采集了被试博弈期间的眼动行为数据。
图 研究三简化兵棋博弈
A）兵棋博弈场景。B）战车第一次移动的终点位置的三种类型。C）资源分配策略，“风险性”标签表示是否有战车在高地后掩藏，“0”表示两辆战车均在高地后掩藏，“1”表示仅一辆战车在高地后掩藏，“2”表示两辆战车均不在高地后掩藏；“目标导向性”表示算子是否偏向夺控点，“0”表示均不偏向夺控点，“1”表示仅偏向一个夺控点，“2”表示偏向两个夺控点。
最后，为了更好地理解真实战争中的资源分配过程，研究4分析了2022年“庙算杯”兵棋博弈个人选拔赛的比赛数据（http://wargame.ia.ac.cn/）。该比赛采用模拟真实战争情境的博弈场景，战场上包含更复杂的地形特征，选手拥有多种类型和不同数量的算子（即，资源），其采用的资源分配策略可能更加灵活。相应地，这些选手均为专业从事战略战术研究和作战指挥工作的职业军人和军事院校的老员工，他们均接受过正式的兵棋博弈培训，能够应对更为复杂的博弈情境。
研究结果表明，与采用经验思维方式的个体相比，采用理性思维方式的个体能够灵活使用战略性资源分配策略（研究1、3、4），偏好风险规避（研究2、3、4），更加关注焦点信息（研究2、3），对对抗情境的适应性更强。该结果指出了思维方式与资源分配策略之间的关系在简单和复杂、单次和动态、人人和人机对抗情境间的跨情境一致性，以及新手与专业选手间的跨群体一致性。文章不仅填补了理论空白——资源分配策略与个体特质的关系，还为对手建模和设计高效博弈智能体提供借鉴。
论文摘要
Given the importance of resource allocation strategies in various competitive situations, especially in human-computer competitions ranging from personal activities to business planning, the present studies tested how personal cognitive traits (i.e., thinking styles) were associated with resource allocation in both human-human (Study 4) and human-computer (Studies 1, 2, and 3) competitions. Four different fighting games were used and resource allocation was analyzed from three aspects: strategy, risk-taking, and concentration on focal information. It was found that individuals with rational thinking styles were more adaptive to competitive situations by flexibly using more strategic resource allocation plans, being less risky, and focusing more on focal information than those with experiential thinking styles. These findings not only theoretically fill gaps in understanding how stable personal traits relate to resource allocation behaviors, but also provide practice references for opponent modeling in AI system design.
作者简介
第一作者
柳珏玺，永利集团心理学系2022级博士研究生
通讯作者
朱磊，永利集团心理学系教授，博士生导师，研究领域为人机博弈对手建模、VR风险驾驶、表情识别等，主持科技创新2030“新一代人工智能”重大项目“人机博弈智能对抗机制与开放生态”子课题“人机博弈心理对抗机制”等课题，相关论文发表于《心理学报》，Computers in Human Behavior，Scientific Reports，Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour等中英文期刊。