
RLCard是一个专门用于卡牌游戏强化学习研究的开源工具包。它提供了多种流行卡牌游戏环境,以及易用的接口来实现各种强化学习和搜索算法。RLCard的目标是搭建强化学习与不完全信息游戏之间的桥梁。
支持多种流行卡牌游戏环境,包括:
提供易用的接口来实现各种强化学习算法
内置多种预训练模型和基于规则的模型作为基线
支持人机交互界面,方便调试
提供详细文档和教程
pip install rlcard
import rlcard env = rlcard.make('blackjack')
from rlcard.agents import RandomAgent env.set_agents([RandomAgent(num_actions=env.num_actions)])
trajectories, payoffs = env.run()
RLCard为卡牌游戏强化学习研究提供了丰富的环境和工具,欢迎感兴趣的读者深入探索和使用。无论您是强化学习初学者还是资深研究者,RLCard都能为您的研究提供有力支持。