RLCard是一个用于卡牌游戏强化学习的开源工具包,为研究人员和开发者提供了一个统一的环境和接口来开发、评估和比较卡牌游戏AI算法。本文将对RLCard的主要功能和使用方法进行详细介绍。
1. RLCard概述
RLCard支持多种流行的卡牌游戏,包括:
- 黑杰克(Blackjack)
- Leduc Hold’em
- 德州扑克(Limit Hold’em和No-limit Hold’em)
- 斗地主(Doudizhu)
- 麻将(Mahjong)
- UNO
- 吉恩拉米(Gin Rummy)
- 桥牌(Bridge)
RLCard提供了统一的接口来访问这些游戏环境,使得开发者可以方便地在不同游戏之间切换和对比算法。同时,RLCard还内置了多种经典的强化学习算法实现,如DQN、CFR等,可以直接用于训练和评估。
RLCard的主要特点包括:
- 统一的游戏环境接口
- 丰富的卡牌游戏支持
- 内置多种强化学习算法
- 灵活的评估工具
- 易于使用和扩展
接下来我们将通过几个具体的例子来详细介绍RLCard的使用方法。
2. 使用随机智能体
RLCard提供了一个随机智能体,可以在各个游戏环境中随机行动。下面是一个使用随机智能体的示例代码:
import rlcard
from rlcard.agents import RandomAgent
from rlcard.utils import set_seed
# 创建游戏环境
env = rlcard.make('leduc-holdem', config={'seed': 42})
# 设置随机种子
set_seed(42)
# 创建随机智能体
agent = RandomAgent(num_actions=env.num_actions)
# 设置智能体
env.set_agents([agent for _ in range(env.num_players)])
# 生成一局游戏数据
trajectories, payoffs = env.run(is_training=False)
# 打印轨迹和观察数据
print('Trajectories:', trajectories)
print('Sample raw observation:', trajectories[0][0]['raw_obs'])
print('Sample raw legal actions:', trajectories[0][0]['raw_legal_actions'])
这段代码创建了一个Leduc Hold’em游戏环境,并使用随机智能体进行了一局游戏。通过打印轨迹和观察数据,我们可以了解游戏的进行过程和状态表示。
3. 使用深度Q网络(DQN)训练智能体
RLCard提供了DQN等经典强化学习算法的实现。下面是一个使用DQN在21点游戏上训练智能体的示例:
import rlcard
from rlcard.agents import DQNAgent
from rlcard.utils import (
get_device,
set_seed,
tournament,
Logger,
plot_curve,
)
# 设置参数
num_episodes = 5000
num_eval_games = 2000
evaluate_every = 100
# 创建环境
env = rlcard.make('blackjack')
eval_env = rlcard.make('blackjack')
# 创建DQN智能体
agent = DQNAgent(
num_actions=env.num_actions,
state_shape=env.state_shape[0],
mlp_layers=[64, 64],
device=get_device(),
)
# 设置智能体
env.set_agents([agent])
eval_env.set_agents([agent, RandomAgent(num_actions=env.num_actions)])
# 开始训练
with Logger('experiments/blackjack_dqn_result/') as logger:
for episode in range(num_episodes):
# 生成训练数据
trajectories, _ = env.run(is_training=True)
# 训练智能体
for ts in trajectories[0]:
agent.feed(ts)
# 定期评估
if episode % evaluate_every == 0:
logger.log_performance(
episode,
tournament(eval_env, num_eval_games)[0]
)
# 绘制学习曲线
plot_curve(logger.csv_path, logger.fig_path, 'dqn')
这段代码在21点游戏上训练了一个DQN智能体。它定期评估智能体的性能,并记录了训练过程中的奖励变化。最后,它还绘制了学习曲线以可视化训练过程。
4. 使用CFR算法求解Leduc Hold’em
对于一些较小规模的游戏,我们可以使用反事实后悔最小化(CFR)等算法来求解纳什均衡。下面是一个在Leduc Hold’em上使用CFR(机会采样)的示例:
import rlcard
from rlcard.agents import CFRAgent, RandomAgent
from rlcard.utils import (
set_seed,
tournament,
Logger,
plot_curve,
)
# 设置参数
num_episodes = 5000
num_eval_games = 2000
evaluate_every = 100
# 创建环境
env = rlcard.make('leduc-holdem', config={'allow_step_back': True})
eval_env = rlcard.make('leduc-holdem')
# 创建CFR智能体
agent = CFRAgent(env)
# 设置智能体
eval_env.set_agents([
agent,
RandomAgent(num_actions=env.num_actions),
])
# 开始训练
with Logger('experiments/leduc_holdem_cfr_result/') as logger:
for episode in range(num_episodes):
agent.train()
print(f'\rIteration {episode}', end='')
# 定期评估
if episode % evaluate_every == 0:
agent.save() # 保存模型
logger.log_performance(
episode,
tournament(eval_env, num_eval_games)[0]
)
# 绘制学习曲线
plot_curve(logger.csv_path, logger.fig_path, 'cfr')
这段代码使用CFR算法在Leduc Hold’em上训练了一个智能体。它同样定期评估智能体的性能,并记录了训练过程。
5. 与预训练模型对战
RLCard还提供了一些预训练模型,允许人类玩家与之对战。以下是一个与Leduc Hold’em预训练CFR模型对战的示例:
import rlcard
from rlcard import models
from rlcard.agents import LeducholdemHumanAgent as HumanAgent
from rlcard.utils import print_card
# 创建环境
env = rlcard.make('leduc-holdem')
# 创建智能体
human_agent = HumanAgent(env.num_actions)
cfr_agent = models.load('leduc-holdem-cfr').agents[0]
# 设置智能体
env.set_agents([human_agent, cfr_agent])
while True:
print(">> 开始新一局游戏")
# 运行一局游戏
trajectories, payoffs = env.run(is_training=False)
# 打印结果
if payoffs[0] > 0:
print(f'你赢了 {payoffs[0]} 筹码!')
elif payoffs[0] == 0:
print('平局。')
else:
print(f'你输了 {-payoffs[0]} 筹码!')
# 展示CFR智能体的手牌
print('=============== CFR智能体的手牌 ===============')
print_card(env.get_perfect_information()['hand_cards'][1])
input("按任意键继续...")
这段代码允许人类玩家与预训练的CFR模型进行Leduc Hold’em的对战。它展示了每局游戏的结果,并在游戏结束后显示CFR智能体的手牌。
6. 使用深度蒙特卡洛(DMC)算法训练斗地主智能体
对于大规模游戏如斗地主,我们可以使用深度蒙特卡洛(DMC)等算法进行训练。以下是一个使用DMC训练斗地主智能体的示例:
import rlcard
from rlcard.agents.dmc_agent import DMCTrainer
# 创建环境
env = rlcard.make('doudizhu')
# 初始化DMC训练器
trainer = DMCTrainer(
env,
cuda='',
num_actors=5,
training_device='0',
savedir='experiments/doudizhu_dmc_result',
save_interval=30,
xpid='doudizhu',
)
# 开始训练
trainer.start()
这段代码使用DMC算法训练了一个斗地主智能体。DMC算法使用多个actor并行生成游戏数据,然后在GPU上进行集中训练。
7. 评估智能体
RLCard提供了方便的工具来评估和比较不同的智能体。以下是一个比较DQN智能体和随机智能体的示例:
import rlcard
from rlcard.agents import DQNAgent, RandomAgent
from rlcard.utils import get_device, tournament
# 创建环境
env = rlcard.make('leduc-holdem')
# 创建智能体
dqn_agent = DQNAgent(
num_actions=env.num_actions,
state_shape=env.state_shape[0],
mlp_layers=[64, 64],
device=get_device(),
)
random_agent = RandomAgent(num_actions=env.num_actions)
# 加载预训练模型
dqn_agent.load('models/leduc_holdem_dqn.pth')
# 进行锦标赛评估
num_games = 10000
agents = [dqn_agent, random_agent]
payoffs = tournament(env, num_games, agents)
# 打印结果
for i, payoff in enumerate(payoffs):
print(f'Agent {i} average payoff: {payoff}')
这段代码比较了预训练的DQN智能体和随机智能体在Leduc Hold’em上的表现。它使用锦标赛方式进行了大量对局,并计算了每个智能体的平均收益。
8. 总结
RLCard为卡牌游戏强化学习提供了一个强大而灵活的平台。它支持多种流行的卡牌游戏,提供了统一的接口和丰富的工具,使得研究人员和开发者可以方便地开发、训练和评估卡牌游戏AI。
本文通过多个具体示例介绍了RLCard的主要功能,包括:
- 使用随机智能体
- 使用DQN算法训练智能体
- 使用CFR算法求解小规模游戏
- 与预训练模型对战
- 使用DMC算法训练大规模游戏智能体
- 评估和比较不同智能体
这些例子涵盖了RLCard的核心功能,展示了它在卡牌游戏AI研究和开发中的强大能力。研究人员和开发者可以基于这些示例,进一步探索和开发更先进的卡牌游戏AI算法。
参考文献
- Zha, D., Lai, K. H., Cao, Y., Huang, S., Wei, R., Guo, J., & Hu, X. (2019). RLCard: A Toolkit for Reinforcement Learning in Card Games. arXiv preprint arXiv:1910.04376.
- Heinrich, J., & Silver, D. (2016). Deep reinforcement learning from self-play in imperfect-information games. arXiv preprint arXiv:1603.01121.
- Brown, N., & Sandholm, T. (2019). Superhuman AI for multiplayer poker. Science, 365(6456), 885-890.
- Moravčík, M., Schmid, M., Burch, N., Lisý, V., Morrill, D., Bard, N., … & Bowling, M. (2017). DeepStack: Expert-level artificial intelligence in heads-up no-limit poker. Science, 356(6337), 508-513.
- Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., … & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. nature, 529(7587), 484-489.
