PokerRL：多智能体深度强化学习在扑克游戏中的应用

PokerRL：多智能体深度强化学习在扑克游戏中的应用

PokerRL Framework for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Poker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PokerRL

1. 项目基础介绍及主要编程语言

PokerRL 是一个开源项目，旨在通过多智能体深度强化学习来解决扑克游戏。该项目提供了一个框架，允许研究者在扑克游戏中实现和测试各种强化学习算法。PokerRL 使用 Python 编程语言，结合了深度学习和传统的强化学习技术，以解决不完全信息游戏。

2. 核心功能

PokerRL 的核心功能包括：

• 多智能体交互：框架支持多个智能体之间的交互，使得算法可以在多玩家环境中进行训练和测试。
• 深度强化学习算法：集成了多种深度强化学习算法，如 Neural Fictitious Self-Play (NFSP)、Regret Policy Gradients (RPG)、Deep Counterfactual Regret Minimization (Deep CFR) 等。
• 性能评估：提供了多个性能评估指标，包括最佳响应（Best Response）、局部最佳响应（Local Best Response）、强化学习最佳响应（RL Best Response）和一对一（Head-To-Head）性能比较。
• 分布式计算：利用 Ray 框架，PokerRL 支持在单机多核心或集群环境下进行分布式计算。

3. 最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些新增或改进的功能：

• 算法改进：对已有算法进行了性能优化，提高了学习效率和算法的稳定性。
• 分布式运行支持：增强了在分布式环境下的运行支持，包括对 AWS 集群的支持，使得大规模的实验更加便捷。
• 用户交互增强：更新了用户交互界面，使得用户可以更容易地与智能体进行交互。
• 文档和示例代码：更新了项目文档和示例代码，帮助新用户更快地上手。

PokerRL 的这些更新进一步提升了该框架在研究不完全信息游戏解决方法方面的能力和实用性。

PokerRL Framework for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Poker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PokerRL