德撲演算法

『壹』 德州撲克的計算方式是什麼

德撲的演算法有很多通常根據牌面進行計算
用用億濠德州撲克計算器
或許你可以在使用中了解到相關的計算方式

『貳』 AI攻陷多人德撲再登SCIENCE!解析其背後的科技

「Pluribus」，一款AI撲克牌機器人，最近在六人無限制德州撲克游戲中，擊敗了人類職業選手，這是AI首次在多人對局中取得如此成就。這篇論文由Noam Brown和Tuomas Sandholm撰寫，是他們在復雜博弈演算法領域的最新研究成果。文章標題為「Superhuman AI for multiplayer poker」，鏈接為science.sciencemag.org/...

核心思路在於通過自我對戰不斷優化策略選擇，同時學習如何使用「bluff」，即在牌面不利時故意加大投注，保持對手難以預測的策略。這種自我學習和策略優化是AI取得勝利的關鍵。

在面對多人博弈時，如何找到納什均衡成為難題。納什均衡意味著沒有參與者能通過改變策略獲得優勢，但在多人游戲中，均衡點存在無數個，使得策略選擇變得復雜。而「Monte Carlo CFR」演算法提供了解決方案，它通過反事實遺憾最小化，實現策略優化。

演算法流程包括：初始概率分布，收益估計，以及概率調整。通過這種方式，AI能夠學習到更優的策略。此外，為了降低演算法復雜度，AI使用了行為和信息的抽象方法，將相似行為和牌面視為同一，簡化決策過程。

為了減少隨機初始化的影響，AI採用了線性CFR演算法進行初始訓練，並給予越晚訓練的模型更大權重，確保最終策略的穩定性。在實際對局中，AI融合了不同策略，如偏好棄牌、跟牌、加註等，以增加對手的預測難度。

實驗中，AI與多位頂級選手進行了5000手對局，結果表明AI的平均損失遠低於人類選手。這表明「Pluribus」在多人德撲中的表現超越了人類，展示了AI在復雜策略學習領域的突破。

盡管論文中提到了一些先前演算法的理論基礎，如infoset和抽象方法，以及使用藍圖進行初始策略設定，但整體上，論文的主要貢獻在於優化和改進現有演算法，成功將兩人德撲的解決方案擴展到六人對局，為多人博弈演算法的發展做出了重要貢獻。