AI斗地主源码。

简介：
斗地主deecamp项目包含一个程序引擎，该引擎能够与人工智能技术相结合，并能在next_moves中生成所有符合规则的出牌可能性。用户需要自行从这些可能性中选择要出的牌，具体方法参考myutil中的choose函数。默认情况下，该项目基于randomweb分支运行。该分支主要提供以下功能：1. 页面展示，包含可视化调试工具；2. 支持与人对战。rl_pdqn分支则模仿OpenAI的技术，它具备一个程序引擎，可以结合强化学习（RL）进行策略优化。用户可以选择对手为随机玩家（random）、陈潇（cxgz）或自身（self）。然而，在训练过程中只能训练一个玩家，且该玩家的角色为player 1。该分支使用的强化学习模型为prioritized_dqn，详细的模型结构请参考相关文档。目前，该分支在随机对手（90%胜率）和陈潇对手（44%胜率）的表现均较好。multi-rl分支同样模仿OpenAI的技术，它也提供了一个程序引擎，能够同时训练多个强化学习代理（rl playermcts分支则采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）暴力求解策略...