RLCard入门指南 - 强化学习卡牌游戏工具包
RLCard是一个专门用于卡牌游戏强化学习研究的开源工具包。它提供了多种流行卡牌游戏环境,以及易用的接口来实现各种强化学习和搜索算法。RLCard的目标是搭建强化学习与不完全信息游戏之间的桥梁。
RLCard主要特性
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支持多种流行卡牌游戏环境,包括:
- 二十一点(Blackjack)
- 德州扑克(Texas Hold'em)
- 斗地主(Dou Dizhu)
- 麻将(Mahjong)
- UNO
- 等等
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提供易用的接口来实现各种强化学习算法
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内置多种预训练模型和基于规则的模型作为基线
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支持人机交互界面,方便调试
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提供详细文档和教程
快速开始
- 安装RLCard:
pip install rlcard
- 创建游戏环境:
import rlcard
env = rlcard.make('blackjack')
- 设置智能体:
from rlcard.agents import RandomAgent
env.set_agents([RandomAgent(num_actions=env.num_actions)])
- 运行游戏:
trajectories, payoffs = env.run()
更多资源
- 官方网站: https://www.rlcard.org
- GitHub仓库: https://github.com/datamllab/rlcard
- 教程: https://github.com/datamllab/rlcard-tutorial
- 论文: https://arxiv.org/abs/1910.04376
RLCard为卡牌游戏强化学习研究提供了丰富的环境和工具,欢迎感兴趣的读者深入探索和使用。无论您是强化学习初学者还是资深研究者,RLCard都能为您的研究提供有力支持。
