ALGORITHMS FOR EVOLVING NO-LIMIT TEXAS HOLD'EM POKER PLAYING AGENTS
Notice bibliographique
Résumé
Computers have difficulty learning how to play Texas Hold’em Poker. The game contains a high degree of stochasticity, hidden information, and opponents that are deliberately trying to mis-represent their current state. Poker has a much larger game space than classic parlour games such as Chess and Backgammon. Evolutionary methods have been shown to find relatively good results in large state spaces, and neural networks have been shown to be able to find solutions to non-linear search problems. In this paper, we present several algorithms for teaching agents how to play No-Limit Texas Hold’em Poker using a hybrid method known as evolving neural networks. Furthermore, we adapt heuristics such as halls of fame and co-evolution to be able to handle populations of Poker agents, which can sometimes contain several hundred opponents, instead of a single opponent. Our agents were evaluated against several benchmark agents. Experimental results show the overall best performance was obtained by an agent evolved from a single population (i.e., with no co-evolution) using a large hall of fame. These results demonstrate the effectiveness of our algorithms in creating competitive No-Limit Texas Hold’em Poker agents. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».