【源码】基于Python的德州扑克AI系统

项目简介

本项目基于Python实现了一个德州扑克AI系统，借助深度强化学习算法（尤其是Double DQN算法）在德州扑克游戏环境中开展决策与学习。系统运用蒙特卡洛模拟和精确计算来估算手牌胜率，同时通过训练强化学习模型优化机器人的决策策略。

项目的主要特性和功能

1. 采用Double DQN强化学习算法，通过与环境交互优化机器人决策策略。
2. 利用蒙特卡洛模拟和精确计算估算给定手牌胜率，助力机器人做出更优决策。
3. 定义了德州扑克游戏环境，涵盖手牌、桌面牌和玩家动作等。
4. 支持用户配置超参数，如学习率、记忆大小、动作空间等，以调整模型训练过程。
5. 提供训练和测试两种模式，用户可按需选择使用预训练模型或训练新模型。
6. 直接运行truth_holdem.py，能在终端进行德州扑克游戏测试，观察机器人决策过程。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python以及numpy、tensorflow、gym等相关库。
2. 在终端或Python解释器中运行truth_holdem.py文件，按提示输入动作，观察机器人决策过程。
3. 若要修改游戏回合次数，可在truth_holdem.py文件中修改steps变量。
4. 若需训练新模型，运行run_holdem.py文件进行强化学习算法训练。

下载地址

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