如何使用CFR算法打造超強撲克AI | 構建撲克機器人第二部分

目錄

• 引言：什麼是撲克遊戲？
• 撲克遊戲中的最佳策略
• 什麼是博弈論？
• 計算反事實後悔減少算法：CFR
• 使用CFR擊敗世界頂級撲克選手
• 輝煌之處
• 構建撲克機器人：一個實例項目
• 抽象化：將大數據縮小為可處理的規模
• 訓練撲克機器人
• 結語

引言：什麼是撲克遊戲？ 💭🃏

撲克是一個極為有趣的遊戲，一手爛牌也可以贏，而一手好牌也可能輸。那麼在撲克遊戲中存在一種最優策略嗎？根據博弈論的說法，答案是肯定的。我們打算使用一種名為計算反事實後悔減少的算法來實現這一最優策略。這個算法使機器人能夠成功擊敗一些世界頂級的撲克選手。在這篇文章中，我們將深入探討這一算法和如何構建一個撲克機器人。讓我們開始吧！

撲克遊戲中的最佳策略 💡🎲

撲克是一種博弈遊戲，玩家需要根據手中的牌來作出適當的決策，從而贏得遊戲中的籌碼。然而，這並不意味著玩家可以隨意地下注和參與每一局。在撲克遊戲中，最佳策略的選擇需要根據遊戲的情境和玩家自身的目標來進行。

遊戲情境和策略

在撲克遊戲中，玩家需要根據自己手中的牌和已經翻開的公共牌來做出決定。不同的情境下，最佳策略也會有所不同。

例如，在德州撲克中，玩家可以在每一輪中採取以下動作之一：跟注（Call）、放棄（Fold）、加注（Raise）和檢查（Check）。在輪到自己操作時，玩家可以根據手中的牌和對手的表現來選擇最合適的策略。

策略的目標：贏取最多的籌碼

撲克遊戲的最終目標是贏取最多的籌碼。因此，最佳策略應該使玩家在每一局中獲得最大的利益，同時最大程度地減少損失。

挑戰：對手的策略

然而，最佳策略不僅取決於玩家自身，還取決於對手的行為。如果玩家能夠準確地分析對手的策略並做出應對，那麼他們就能夠獲勝。這就是為什麼撲克是一個充滿挑戰性的遊戲，同時也是一個需要深思熟慮和策略的遊戲。

在接下來的部分，我們將探討一種基於博弈論的算法，該算法可以幫助玩家找到撲克遊戲的最佳策略。

什麼是博弈論？ 🎴💡

博弈論是一個研究策略和決策的數學分支，尤其是在博弈或競爭情境中。它探討在不同的情境下，玩家應該如何制定最佳策略以獲得最大利益。

在撲克遊戲中，博弈論起到了至關重要的作用，因為它可以幫助玩家理解在不同情境下如何做出最理想的決策。

計算反事實後悔減少算法：CFR 📉🔍

計算反事實後悔減少算法（Counterfactual Regret Minimization，簡稱CFR）是一種遊戲解決算法，被廣泛應用於撲克遊戲中。該算法通過不斷在遊戲中自我對弈來學習最佳策略。

CFR算法的基本思想是，對於每個遊戲情境，評估每個可能的行動的後悔值，並根據這些後悔值來調整策略。後悔值衡量了每個行動的效果與其他行動相比的差異。

通過將後悔值迭代多次，CFR算法可以逐漸收斂到近似於最佳策略的解。

使用CFR擊敗世界頂級撲克選手 🏆🤖

CFR算法的優勢在於可以自動學習最佳策略，並逐漸改進其策略。這使得CFR機器人能夠挑戰甚至擊敗世界頂級的撲克選手。

在2017年的一場撲克比賽中，使用CFR算法的撲克機器人與世界上最出色的四名撲克選手進行對決。儘管在比賽開始前，當下注市場上對於最終勝利者的賭注是4:1，贏的繽紛有限，但在比賽的最後，CFR機器人以99.98％的統計顯著性贏得了比賽。

這一成就表明了CFR算法在撲克競技中的優越性和潛力。

輝煌之處 ✨

CFR算法的成功和應用在於它的獨特特點和優勢。

• 自動學習：CFR機器人能夠自主學習和改進其策略。
• 有效性：CFR算法能夠在大型數據集上高效運行。
• 多功能性：CFR算法不僅適用於撲克遊戲，還可以應用於其他博弈情境。

這些特點使得CFR算法成為研究博弈論和撲克遊戲的重要工具。

構建撲克機器人：一個實例項目 🤖🎰

現在，讓我們一起來構建一個撲克機器人的實例項目，並使用CFR算法進行訓練。

首先，我們需要創建一個撲克機器人的工作空間，並在其中創建一個專案。我們可以使用Cascade來組織和管理這個項目。Cascade是一個實時的組織和協作平台，讓我們可以輕鬆地制定計劃、管理任務。最重要的是，它是免費的！你可以在下面的鏈接中了解更多信息。

接下來，我們需要理解CFR算法及其工作方式。CFR算法主要有兩種類型：CFR原始算法和Monte Carlo CFR算法。它們的差異在於對後悔值的處理方法。在這個項目中，我們將使用CFR原始算法。

CFR算法是一個自我對弈算法，這意味著它通過與自身對戰來學習遊戲。在每一輪對局後，它會回顧當前的決策並找出如何改善策略。通過進行無數次的迭代，它最終會收斂到最佳策略。

CFR算法主要根據一個叫做"後悔值"的概念來衡量行動的效果。後悔值是指如果在某個情境下採取了不同的行動，將可能獲得更好的結果。通過計算並更新後悔值，算法可以不斷改進其策略。

我們將在Cascade中創建一個專案，並根據這個算法的不同方面創建一些子任務。這將幫助我們組織和管理這個專案。

在該專案中，我們需要創建抽象化的組件，包括行動抽象化和卡牌抽象化。行動抽象化涉及到下注、加注、放棄等行爲的抽象化，而卡牌抽象化則是對手中的卡牌進行抽象化處理。這將幫助我們縮小數據集的範圍，以便更有效地處理。

接下來，我們需要訓練我們的撲克機器人。這將涉及到對CFR算法進行多次迭代，直到收斂到最佳策略。在訓練過程中，我們可以觀察機器人的表現並進行調整，以獲得更好的策略。

當我們完成了這些任務後，我們就可以將所有組件整合到一個CFR機器人中。該機器人將根據CFR算法學習到的最佳策略來玩撲克遊戲。

抽象化：將大數據縮小為可處理的規模 📉📊

在撲克遊戲中，數據量十分龐大。例如，在兩個玩家的無限制德州撲克遊戲中，可能存在著巨大的遊戲樹，每個節點都代表了一個可能的遊戲情境。

為了處理這麼大的數據集，我們需要將其進行抽象化處理。這意味著將某些類型的情境或數據歸納到一個更高層次的概念中。

例如，我們可以將不同的下注數額分組為幾個類別，例如小和大。這樣可以大大減少數據量，同時保持遊戲的本質。

另一個抽象化的方法是將卡牌進行分組。例如，如果我們有一張A-3的手牌，並且公共牌是A-K-10，而沒有任何同花順的情況下，我可能會將這種牌歸類為“頂對子”或“一對頂對子”。這樣可以大大縮小數據集的規模，同時保持了玩出相似手牌的策略。

抽像化的目標是找到描述遊戲情境的核心特徵，同時消除那些相對無關緊要或冗余的特徵。這將幫助我們更有效地處理數據，並找到最佳策略。

訓練撲克機器人 🤖✅

現在，我們進入了撲克機器人的訓練階段。在這一階段，我們將使用CFR算法不斷迭代，直到我們的機器人收斂到最佳策略。

每一次迭代，我們都將機器人與自己進行對決，並觀察遊戲的結果。根據這些結果，我們將計算每個行動的後悔值並進行更新。這樣，我們的機器人將不斷學習和改進策略。

通過多次迭代，我們的機器人將逐漸逼近最佳策略。一旦達到了足夠的迭代次數，我們的機器人將具有挑戰甚至擊敗世界頂級撲克選手的能力！

結語 🏁🎉

撲克是一個極具挑戰和策略性的遊戲。而CFR算法通過自我對弈和後悔值的計算，使得撲克機器人能夠學習和改進策略。

本文中，我們深入探討了CFR算法的原理和應用，並通過構建撲克機器人的實例項目來進一步加深了對該算法的理解。

無論你是一個撲克愛好者還是一個對博弈論感興趣的人，CFR算法都是值得學習和探索的一個主題。

希望本文對你有所幫助，並帶來新的思考！將來，我們可能會在撲克桌上看到越來越多的機器人。

祝你在嘩眾取寵中令人印象深刻的表現！🃏💪

相關資源

• Cascade
• 論文：Counterfactual Regret Minimization
• 論文：CFR在德州撲克中的應用

亮點

• 我們探討了撲克遊戲中的最佳策略和博弈論的應用。
• 我們介紹了計算反事實後悔減少算法（CFR）並解釋了它如何幫助撲克機器人學習最佳策略。
• 我們討論了使用CFR算法的撲克機器人在與世界頂級選手的對決中取得的驚人成果。
• 我們詳細介紹了如何構建一個撲克機器人的實例項目，包括使用Cascade來組織和管理工作，以及如何進行抽象化和訓練。

常見問題與解答

問：CFR算法可以應用於除撲克遊戲以外的其他博弈情境嗎？ 答：是的，CFR算法是一種通用的博弈論算法，可以應用於各種不同的博弈情境。

問：CFR算法有沒有某些局限性？ 答：雖然CFR算法在解決撲克遊戲等情境中取得了很大的成功，但仍然存在一些局限性。例如，計算成本可能很高，尤其是在大規模數據集上運行時。此外，CFR算法在處理連續信息博弈時也可能遇到困難。

問：有沒有可以幫助我進一步理解CFR算法的資源？ 答：是的，我們在本文結尾提供了一些相關資源的鏈接，你可以進一步學習和研究CFR算法的原理和應用。

問：除了CFR算法，還有其他的博弈論算法嗎？ 答：是的，還有很多其他的博弈論算法，例如深度學習算法和演化算法。這些算法在不同的博弈情境中有不同的應用和優勢。

資源：

• Cascade
• [CFR論文連結]
• [CFR在德州撲克中的應用論文連結]