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deepstack算法详解

深度强化学习

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 183 下载量 195 浏览量 2017-08-10 17:10:22 上传评论 9 收藏 1.08MB PPTX 举报

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研究了一段时间的德州扑克，主要针对deepstack的算法进行研究。包括其中的CFR 算法

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德州扑克 Deep Stack 算

法

一、 CFR 算法

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之间对战德州扑克，采用随机的策略，然后每局过后看看在什么地方后悔了，然后尝试不同的战略，

再在决策点上复盘。

累积经验、评判自己的选择，但这里正确的后悔点很重要。德州扑克具有很强的随机性，所以容易

陷入错误的学习方式。

CFR 算法在德州扑克上应用的主要问题是德州扑克的空间太大了，复杂度是 10^160 次方。而在

deepstack 中采用的方案是 CFR+“ 直觉”。也就是类似于 Alphago 的估值函数，并不搜索到最终局，

在树发展到一定深度就进行截断评估。

一、 CFR 算法

遗憾值（ regret ）：在一局石头剪刀布中，对手出了布，玩家出了石头，结果是玩家输

了 -1 。这时的遗憾值为 { 石头： 0 ，布： 1 ，剪刀： 2} 。也就意味着如果执行其他动作

会比执行当前的动作有多少优势。

遗憾值匹配（ regret matching ）：遗憾匹配，通过计算出的遗憾值更新策略。最常用的是将

遗憾动作值归一化为生成概率。这种方法可以通过自我对局来最小化预期的 regret 。

对于上面剪刀石头布的例子，根据上述遗憾值进行 regret matching 后得到的策略是：

{ 石头： 0 ，布： 1/3 ，剪刀： 2/3}

一、 CFR 算法

整体流程：

1 、对每个玩家，初始化所有的累积 regret=0

2 、迭代一定次数：

-- 利用累积的 regret 计算一个 regret matching 策略组合 σ

-- 将上述生成的策略组合 σ 添加到 sum{σ1 ， σ2 ， σ3...} 中去

-- 计算在当前的策略组合 σ 下玩家的 regrets

-- 将玩家的 regrets 添加进总的累积 regrets

3 、返回平均策略组合，比如（ σ1+σ2+σ3+... ） /n

策略组合 σ 是指在每个可能的情况下，执行各可行动作的概率。

regret matching ：根据目前的累积 regret 生成的策略。

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yifanstudy

2017-11-20

正在研究，谢谢楼主
心若怀冰

2018-02-11

正在研究，谢谢楼主
jia@

2018-08-02

好用，很不错
weixin_31697337

2018-08-26

好资源谢谢分享
一入信科深似海

2017-12-05

谢谢分享~~~~~~~

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