基于Python的德州扑克AI深度强化学习算法优化

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简介：
本研究探讨了使用Python实现的深度强化学习技术在德州扑克人工智能中的应用与改进，旨在提升算法决策效率和游戏策略智能化水平。【作品名称】：基于Python深度强化学习的德州扑克AI算法优化【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】：本论文所设计的agent位于实验环境agentsDeepCFRagent3.py，是由DeepCFRagent改进来的agent，在实验中，我们与CFR、CFR+、MCCFR和DeepCFR进行对比。在Limit leduc holdem poker和Nolimit leduc holdem poker环境中采用exploitability（衡量算法与纳什均衡的距离）作为评估指标；由于Limit holdem poker环境过大，因此使用与RandomAgent作战的reward作为评估指标。

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基于Python的德州扑克AI深度强化学习算法优化

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本研究探讨了使用Python实现的深度强化学习技术在德州扑克人工智能中的应用与改进，旨在提升算法决策效率和游戏策略智能化水平。【作品名称】：基于Python深度强化学习的德州扑克AI算法优化【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】：本论文所设计的agent位于实验环境agentsDeepCFRagent3.py，是由DeepCFRagent改进来的agent，在实验中，我们与CFR、CFR+、MCCFR和DeepCFR进行对比。在Limit leduc holdem poker和Nolimit leduc holdem poker环境中采用exploitability（衡量算法与纳什均衡的距离）作为评估指标；由于Limit holdem poker环境过大，因此使用与RandomAgent作战的reward作为评估指标。

调度策略优化的深度强化学习算法

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本研究提出了一种基于深度强化学习的创新算法，专门用于优化复杂系统中的调度策略。通过模拟和迭代学习过程，该方法能够自动发现并实施高效的资源分配方案，显著提升系统的运行效率与性能稳定性。深度强化学习的调度策略优化算法可以通过研究项目“walk_the_blocks”来进一步探索。该项目致力于通过深度强化学习技术改进调度策略，并提供了一种新颖的方法来解决复杂系统的资源分配问题。

Python中的深度强化学习PPO算法

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本文章介绍了如何在Python中实现深度强化学习领域的重要算法之一——PPO（Proximal Policy Optimization），帮助读者掌握其原理及应用。基于TensorFlow实现的PPO算法需要使用tensorflow-1.4及以上版本以及gym库。

Poker_AI:Texas——开源的德州扑克AI

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Poker_AI:Texas是一款开源的德州扑克人工智能程序，旨在通过先进的算法和策略优化，为玩家提供智能对战体验。代码事物地位掌握开发可维护性覆盖范围执照机器人扑克AI 该存储库将包含使用反事实遗憾的思想的扑克AI的尽力而为的开源实现。由开发者共同完成。特别感谢最初编写此项目的人员，该项目已移植到Python3并进行了相应更新。加入社区 https://thepoker.ai 先决条件该存储库假定使用Python 3.7或更高版本。安装方法从pypi安装： ``` pip install poker_ai ``` 或者，如果您想开发我们的代码，请通过克隆此repo并从源码安装来获取： ``` git clone https://github.com/fedden/poker_ai.git # 注意这里应该使用ssh cd path_to_poker_ai pip install -e . ``` 命令行界面（CLI）当您通过pip安装时，可以访问该库的命令行工具。

Java版德州扑克源码 - TexasHoldem: C#、GUI与AI的无限德州扑克游戏

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TexasHoldem是一款用C#编写的无限德州扑克游戏，具备图形用户界面和人工智能玩家。该项目还包括一个Java版本的德州扑克源代码，为开发者提供了丰富的学习资源。德州扑克源码java-TexasHoldem:C＃、GUI和AI的无限德州扑克游戏揭示了这个项目是一个用C#语言开发的、具有图形用户界面（GUI）和人工智能（AI）功能的无限注额德州扑克游戏。在本段落中，我们将深入探讨德州扑克的基本规则、C#编程语言在游戏开发中的应用、GUI的设计与实现以及AI在游戏中的角色。让我们了解一下德州扑克。这是一种流行的牌类游戏，在这种游戏中每个玩家会获得两张私有底牌，并且所有玩家都会共享五张公共牌。每位参与者利用手中的这两张底牌和桌面上的这五张公开社区卡中挑选出任意五个组合成最佳的手牌，以此来决定胜负。德州扑克包括多个轮次的下注，每一阶段玩家们可以选择跟进、加码或弃手。无限押注指的是玩家在每一轮可以自由选择投注金额，并且没有特定的限制（除了他们持有的筹码总数之外）。这种规则增加了游戏策略和心理博弈的重要性。 C#是一种由微软公司开发出来的面向对象编程语言，广泛应用于Windows平台上的应用程序构建。在这个德州扑克项目中，C#被用来实现诸如发牌、计算手牌强度以及处理玩家交互等核心功能。由于其强类型系统及支持类的特性，使用这种语言编写的游戏代码易于维护且结构清晰。 GUI（图形用户界面）是软件与用户的直接交流窗口，它为用户提供了一个直观的操作环境。在这个德州扑克游戏中，GUI可能包括了下注选项、显示玩家手牌和公共牌信息等元素，并处理来自用户的输入指令。C#支持的WPF或WinForms框架可以用来构建这样的交互式图形界面。 AI部分指的是游戏中的电脑对手角色。在该项目中，不同级别的智能代理可能会采用基于概率统计模型或是深度学习算法来模拟各种玩家行为模式。设计并实现这些人工智能系统是一个复杂的工程挑战，因为它们需要根据当前的游戏状态做出合理的决策，并且还要考虑到其他玩家的行为变化。德州扑克源码java-TexasHoldem:C＃、GUI和AI的无限德州扑克游戏是集成了规则机制、编程语言特性、图形界面设计以及先进算法技术的一个综合性项目。通过研究该项目的代码，开发者不仅可以深入了解德州扑克的游戏逻辑，还能提升自己在C#编程、UI开发及人工智能应用方面的技能水平。

基于深度强化学习的SDN路由优化方法及源码

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本项目提出了一种创新性的基于深度强化学习技术的软件定义网络（SDN）路由优化方案，并提供开源代码。该方案能够有效提高网络性能，适应复杂多变的网络环境。乔治·斯坦帕（Giorgio Stampa）、玛塔·阿里亚斯（Marta Arias）、大卫·桑切斯-查尔斯（David Sanchez-Charles）、维克多·芒特斯-穆勒（Victor Muntes-Mulero）和阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos）在他们的研究中设计并评估了一种可以优化路由的深度强化学习代理。该代理能够根据当前网络流量状况自动调整，提出个性化的配置方案以降低网络延迟。实验结果显示了其具有非常有前途的表现，并且相较于传统的优化算法，在操作上也具备显著优势。

基于PyTorch的TurtleBot3深度强化学习避障算法

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本研究提出了一种基于PyTorch框架的深度强化学习方法，用于指导TurtleBot3机器人自主避开障碍物。通过智能算法优化路径规划，提高机器人的环境适应性和导航精度。关于turtlebot3的强化学习避障研究，包括DQN、DDPG、PPO以及SAC算法的应用。我曾使用过DQN，并发现了一些需要调整的地方：首先路径代码需根据个人实际情况进行更改；其次神经网络输入的数量应与雷达接收到的数据维度相匹配；再者存储空间大小的设定也需要注意，其大小应该是两倍于输入数据量加上奖励和动作数据的总和。此外，该代码适用于其他环境及类似配置的小车系统。

TSPMATLAB代码-RL_TSP_4static：基于深度强化学习的多目标优化算法实现

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该资源提供了一种用于解决旅行商问题（TSP）的创新方法，即使用MATLAB中的深度强化学习技术进行多目标优化。此项目旨在展示如何利用机器学习来寻找复杂路径优化问题的有效解决方案。 tspmatlab代码采用深度强化学习方法及注意力模型来解决多目标TSP问题。该代码中的模型具有四维输入（欧几里得类型）。三维输入的模型（混合类型）可以在RL_3static_MOTSP.zip文件中找到。用于可视化和比较结果的Matlab代码位于MOTSP_compare_EMO.zip内。经过训练的模型可在tsp_transfer...dirs目录下获取。测试模型时，请使用Post_process目录中的load_all_rewards脚本；若要训练模型，则运行train_motsp_transfer.py命令即可。为了展示获得的帕累托前沿，需要通过Matlab对结果进行可视化处理，相关代码位于.zip文件内的“MOTSP_compare_EMO/Problems/CombinatorialMOPs/compare.m”中，并用于批量生成数字。首先需执行train_motsp_transfer.py以训练模型；随后运行load_all_rewards.py加载并测试该模型；最后将得到的ParetoFront转换为.mat文件，再通过Matlab进行进一步处理。