33、Kaggle 模拟与优化竞赛全解析

Kaggle 模拟与优化竞赛全解析

1. 竞赛基础与示例

在竞赛中，一些基础逻辑块虽构建起来有些繁琐，但将直觉转化为启发式规则很有用，可用于竞赛代理。以新定义的代理为例，可与预定义代理（如随机代理）对比评估其性能，代码如下：

env.reset()
env.run([my_agent, "random"])
env.render(mode="ipython", width=500, height=450)

像 Connect X 这类相对简单的问题，甚至能用接近最先进的方法（如 AlphaZero）解决，相关链接：https://www.kaggle.com/connect4alphazero/alphazero-baseline-connectx 。

2. 石头剪刀布竞赛

石头剪刀布竞赛是基础游戏的扩展，采用“千局最佳”而非传统的“三局两胜”。解决该问题有两种方法：
- 博弈论方法 - 纳什均衡 ：纳什均衡指在非合作博弈中，每个玩家知晓其他玩家的均衡策略，且仅改变自身策略无法获得优势。在石头剪刀布中，若双方以 1/3 的概率随机选择，即为纳什均衡。可构建如下简单代理：

%%writefile submission.py
import random
def nash_equilibrium_agent(observation, configuration):
    return random.randint(0, 2)