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　　详细来讲，RLCard 完成了四种有代表性的强化进修算法：作为强化进修的代表算法的 DQN、作为带有自我进修的强化进修的代表算法的 NSFP、反究竟懊悔最小化 CFR 和深度反究竟懊悔最小化 DeepCFR

　　详细来讲，RLCard 完成了四种有代表性的强化进修算法：作为强化进修的代表算法的 DQN、作为带有自我进修的强化进修的代表算法的 NSFP、反究竟懊悔最小化 CFR 和深度反究竟懊悔最小化 DeepCFR。RLCard 中也带有一个随机警能体。

　　将来，作者们还会持续优化和加强这个平台，他们的方案包罗增长基于划定规矩的智能体、增长更多预锻炼模子（协助评价模子）游戏盒子电脑版，增长更多游戏情况和算法，和增长可视化和阐发功用等。信赖这个情况能对范畴内的研讨职员们起到很大协助。

　　别的，RLCard还供给了丰硕的的运转实例，包罗发生随机数据，锻炼CFR、DQN、NFSP等算法，和多历程运转实例。

　　除此以外，开辟团队还对 RLCard 做了体系的评价。他们测试了最盛行的强化进修算法在情况上的表示。测试办法包罗与随机战略的比力和 AI 间相互对战的比力。发明支流算法在小型游戏上遍及有较好的结果，可是在较庞大游戏（比方斗田主、UNO）结果普通。怎样在庞大的游戏中更好地锻炼强化进修算法需求更多的研讨。

　　作为比照，现有的强化进修库大都都是单智能体情况的（好比 OpenAI Gym）；近期固然也有一些撑持多智能体的情况（好比星际2），但它们其实不撑持牌类游戏。RLCard 专为牌类游戏设想，不只是一些牌类游戏在强化进修库中的初次完成7k7k局部小游戏，也供给了简朴直观的接口，便于强化进修研讨。

　　今朝 RLCard 的官网曾经上线，此中供给了具体的文档。学术论文也曾经揭晓在 arXiv，第一作者为查道琛。具体信息能够会见上面的链接：

　　可扩大。尽能够最小化情况依靠，使得东西包保护简朴。新游戏遵照东西包的设想准绳也能够便利参加。

　　易于比力。在 RLCard 中的获得成果能够便利比力。差别的研讨者会提出林林总总的算法，RLCard 经由过程 AI 间博弈停止机能评价。经由过程设置一样的随机种子，一样的成果能够在屡次尝试上复现。

　　不外，固然这些团队各自做出了使人注目的功效，但不论关于产业界仍是学术界来讲，都短少一个疾速开辟和测试棋牌类 AI 的情况。近来德州农工大学胡侠率领的华人团队就给出了他们的处理计划，开源了基于牌类游戏设想的强化进修 Python 平台 RLCard，在打包完成了多种牌类游戏算法的同时，也供给了中西方最盛行的几种牌类游戏情况（包罗斗田主游戏盒子电脑版、麻将、21点、德州扑克、UNO等），努力于为强化进修供给一个统1、易用的开辟和测试情况。雷锋网 AI 科技批评引见以下。

　　RLCard 利用简朴，输入 pip install rlcard 可快速装置。装置完成后7k7k局部小游戏，用以下 5 行代码就可以用随机的智能体发生对局数据，返回的数据可间接用于强化进修算法锻炼。

　　RLCard 装置快速、利用简朴，供给大批的实例、文档及 demo；供给人类与 AI，和 AI 与 AI 间对战的接口，撑持并行加快。平台设想遵照以下设想准绳：

　　在今朝的学术文献中，处理扑克游戏的最热点的办法是反究竟懊悔最小化（Counterfactual Regret Minimization，CFR），和它的各类变体，赛过了人类职业选手的冷扑巨匠（Libratus）利用的就是基于 CFR 的办法。不外，CFR 很耗损计较资本，由于它需求完整遍历全部游戏树，以是它也分歧用于斗田主之类的形态空间很大的游戏。

　　关于游戏情况完成，RLCard 平台笼统并界说了这些游戏观点：玩家，角逐（Game），对局（Round），发牌者（Dealer），裁判（Judger）。游戏情况完成都经由过程这些观点对应的类，如许的不异的设想标准让游戏逻辑更简单了解、更简单操纵。此外牌类游戏也根本都能够契合这个构造，将来假如想要增长很简单。

　　近期也有研讨表白，强化进修战略能够在赌钱类的博弈中获得很好的表示，好比玩斗田主就玩得不错。这些美好的功效，和强化进修自己的灵敏性都让我们有能够探究形态空间、动作空间更大的更艰难的牌类游戏。

　　RLCard 供给人机对战 demo7k7k局部小游戏。RLCard 供给 Leduc Holdem 游戏情况的一个预锻炼模子，能够间接测试人机对战。Leduc Holdem 是一个简化版的德州扑克，游戏利用 6 张牌（红桃 J、Q、K，黑桃 J游戏盒子电脑版游戏盒子电脑版、Q游戏盒子电脑版、K），牌型巨细比力中 对牌单牌，KQJ，目的是博得更多的筹马。与预锻炼模子对局展现以下：

　　团队也对游戏运转的服从停止了评价。在 24 核 2.10GHz CPU 效劳器上对各个游戏的运转工夫停止了测试，利用多历程能够更高效地发生游戏数据。

　　易用。尽能够用简朴的接口发生游戏数据，而且撑持对游戏形态编码、行动编码、嘉奖函数设想、游戏划定规矩的自界说。

　　雷锋网 AI 科技批评按：在已往的两三年中，我们常常传闻野生智能在棋牌类游戏（博弈）中获得新的功效，好比基于深度强化进修的 AlphaGo 击败了人类天下冠军，由 AlphaGo 退化而来的 AlphaZero 还一并搞定了国际象棋和日本象棋；基于博弈论的冷扑巨匠（Libratus）也在有限注德州扑克角逐中击败了人类职业选手；本年在澳门举办的 IJCAI 2019 上我们也发明了一篇斗田主 AI 论文。

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