모노폴리 딜: 제한적 일방 대응 게임을 위한 벤치마크 환경

Monopoly Deal: A Benchmark Environment for Bounded One-Sided Response Games

October 29, 2025

저자: Will Wolf

cs.AI

초록

카드 게임은 불확실성 하에서의 순차적 의사결정 연구에 널리 사용되며, 협상, 금융, 사이버보안 등 실제 상황과 유사한 특징을 지닙니다. 이러한 게임은 일반적으로 제어 흐름에 따라 세 가지 범주로 나뉩니다: 엄격한 순차적 진행(플레이어가 단일 행동을 교대로 수행), 결정적 응답(특정 행동이 고정된 결과를 유발), 무제한 상호 응답(교대로 대응 행동이 허용). 덜 연구되었지만 전략적으로 풍부한 구조는 제한된 단방향 응답으로, 한 플레이어의 행동이 상대방에게 잠시 제어권을 이전하며, 상대방은 턴이 해결되기 전에 하나 이상의 행동으로 고정된 조건을 충족해야 합니다. 우리는 이러한 메커니즘을 갖춘 게임을 제한된 단방향 응답 게임(BORG)으로 명명합니다. 본 연구에서는 이러한 역학을 분리한 벤치마크 환경으로 수정된 모노폴리 딜 버전을 소개하며, 여기서 임대 행동은 상대방이 지불 자산을 선택하도록 강제합니다. 금표준 알고리즘인 반사실적 후회 최소화(CFR)는 새로운 알고리즘 확장 없이 효과적인 전략으로 수렴합니다. 경량 풀스택 연구 플랫폼은 환경, 병렬화된 CFR 런타임, 인간이 플레이 가능한 웹 인터페이스를 통합합니다. 학습된 CFR 에이전트와 소스 코드는 https://monopolydeal.ai에서 이용할 수 있습니다.

English

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.