築サ輪レAI..から[定休日]

Question

に興味がある私にとっての建物は、テキサス州にゃAIエンジンをJava.これは長期プロジェクト、また投資計画の少なくとも二年とする。まだ、大学な構築にも意欲的でありながら見捨てずに何とかしようという取り組む問題を保持したもの。私は新しい分野のオーバーダイしました。からのデータ構造のクラスで学んで基本的なブロックのようBFS、DFS,消DP、木、グラフ、。私は学習regex学のSCJPのSCJDそもそもの私の回答のた（高密度）統計学コースです。

ご質問:

-がんはいいですか？何を書いたしており?どのような愛いポーカーゲーム。どのオープンソースプロジェクトはこのページから当AI資源Java?私の学習に興味をもっているLispとして、Jathaいいですか？

Answer 1

以下の場合に役立つことが示される:

• アルバータ大学にコンピュータのポーカーの研究グループ
• OpenHoldem
• ポーカー手の認識比較すると、列挙、および評価
• の理論のポーカー
• の数学のポーカー
• SpecialKPokerEval

Answer 2

人間は予測できない賭けるので

ポーカーAIさんは、権利を取得することが難しいことで知らあります。これは、通常2つの部分に分かれています。

1）あなたの手が勝者であることのオッズを計算します。

2）1に基づいて、ベット戦略を策定。

私はパート1のための読書統計の多くから始まるお勧めしますそれは、一見簡単なようだが、それは実際には非常に複雑な（そして、それは間違っている、あなたのAIを運命だろう取得）です。そして、パート2賭ける戦略のための遺伝的アルゴリズムに移行はほとんどが遺伝的アルゴリズムです。予測可能にならないように彼らは、過去の成功と失敗+いくつかのランダム化に基づいて自分自身を調整します。

Answer 3

私はJavaでテキサスホールデムのビデオポーカーのエンジンを書きました。

このコードは、ビューおよび他無しテキサスホールデムのためのコアエンジンである

http://github.com/phstc/javapokertexasholdemする

Answer 4

また、遺伝的アルゴリズムは、意思決定ロジックを決定し、ニューラルネットワークの重みを調整させます。このアプローチは、ポーカーAIのために非常に適しています。

私はこのように私自身のAIを作りました。最初は、私はすべてのゲームをプレイする方法を知りませんでした〜1000人の選手を、作成しました。手中に彼らの最初の運に基づいて、自分の体力が加重され、新しい世代が作成しました。新「頭脳」は、前世代よりも優れて遊んでいた。

結局、最高の個人は非常に良い演奏ます。

Answer 5

既におすすめの書籍 理論のポーカー は本当に貴重な情報源でのゲームなどを構築います。すべきなので買うとして費用が発生することはありませんなくしてほしかったです。

アルバータ大学研究グループは、最先端の瞬間、私たちが激しい競争の新興国でした。（すべてのポーカーボットや人工知能研究の分野での使用において世界を一つの成果をインターネットポーカーがそれを禁じます。)

まだ決定をどのようなポーカーはいります。二つのプレーヤー開催の輪のですが、ここでは解決が最高の人間だって、実戦での最高のAIの可能。エクスペディアをおすすめするの優位性により、人間を有する限り完璧なメモリの過去の手で、完璧な解析のパターンに基づきるとしても機械な傾斜などほぼすべての人がいます。

固定保持の輪に入れるのが最も簡単に割れのないタを1-1で固定輪開催を決めたいです。

ここではその変更を正しい戦略とAI):

• キャッシュゲームと異なる 大会 -プレーヤーの数 の決定が異なります。
• 開催の輪 だけではないのポーカー.オマハ、スタッド その他に存在し、広く しています。
• 固定値が異なるから 鍋の制限からない を制限します。
• を打つための必要な多くの非常に微妙なものを最高の選考えています。に勝つ低杭にアマチュアのゲームになれます。

するという判断をする場合に行くための無制限保持の輪がでチェックしたい"として、目指すべき持続可能なブックシリーズ ハリントンにの輪 本を読 無制限のポーカー-理論と実践.を読む多くの書籍ポーカー、というこれは理論のポーカーも十分です。

Answer 6

私はあなたに関心のある正確なゲームわからないんだけど、典型的なアプローチは、その小さなゲームを解決するため、ゲームのはるかに小さい抽象バージョンを作成し、その後、生成する抽象的なゲームに実際のゲームの状況をバックマッピング助言。学術論文のほとんどは収束、搾取、および競争の結果についての結果を提示するの賛成でこのプロセスの詳細を飛ばします。

しかし、完全な実装を提示するいくつかの公的に利用可能なコードベースがあります。最高のものの一つは、フェルオーメンあります：

http://www.deducer.org/pmwiki/pmwiki。 PHP？N = Main.ArtificialIntelligencePokerする

この抽象ゲームのための戦略を最適化するために架空の遊びを使用して、基本的な完全な戦略ボットです。それは完全な、非常に簡単です、と抽象的なゲームアプローチの良いプレゼンテーションを表しているので、それは良い出発点です。

あなたがポーカーAIの開発に興味があるなら、私は2007年からとのUAポーカー・グループとのTuomas Sandholmの学生からすべてを読み込むことをお勧めします：

http://www.cs.cmu.edu/~sandholm/する

http://poker.cs.ualberta.ca/publications.htmlする

Answer 7

私は大学生でホールデムAIを書きました。それは私が各状態の状態の数と更新されたQ値を横断Q値のマシンを使用し、特に先進ませんでした。

私は、大学のアルバータ州のAIポーカープロジェクトに落とし穴を回避するための情報の貴重な供給源を発見しました。

状態の上記一枚のポスターのように、最初のステップは、決定ポーカーのルールのカップルで爪にある - 一対一のポーカーは、プログラム的に開発することができる

。

一つの落とし穴は、私は早い段階で再構成可能で構築していなかったに落ちました。例えば学習/再生のグレードを切り替えることができること。

私はあなたがgmail.com

で私にメールstevekeoghをドロップに乗る方法を聞いて興味があると思います

Answer 8

ただ、実装するために重要なものの一つは次のようになり、上記のリンクに追加するます。http：// EN賭けの一連の予想オッズ与えられたベットの最適なサイズを把握するのに役立ちます.wikipedia.org /ウィキ/ Kelly_criterionする。 人間とそこオッズの判断に誤りかもしれないが、あなたのAIプログラムが何らかのアルゴリズムに基づいて、期待される正規化されたオッズを吐くことができれば、その後利点の相場師のための両方のリスクと報酬のバランスをとるこの賭けサイジング技術は良い安価な解決策になりますます。

Answer 9

私が聞いたことの一つの興味深い結果は、あなたがすべての-、折り畳み賭けオプションを制限するチェックした場合、あなたがあれば確率は少なくとも49％、および49.5パーセントと1対のものを獲得AIを書くことができるということですそれは最初に行くのないの（IIRC）です。

私はこのAIを賭けてどのくらい知っているものを書くことが容易であることを知りませんが、それは思考のための食品です：唯一の勝利の確率の1.5％を占めてベットする金額を選択