TexasHoldemAgent представляет собой модульную среду, основанную на Python, для обучения, оценки и развертывания AI-игрока в Heads-up limit Texas Hold’em. Она интегрирует собственный симуляционный движок с алгоритмами глубокого усиленного обучения, включая DQN, для итеративного улучшения политики. Основные функции включают кодирование состояния руки, определение пространства действий (чего folded, call, raise), формирование вознаграждения и оценку решений в реальном времени. Пользователи могут настраивать параметры обучения, использовать ускорение на CPU/GPU, отслеживать ход тренировки и загружать или сохранять обученные модели. Фреймворк поддерживает пакетное моделирование для тестирования стратегий, генерации метрик эффективности и визуализации коэффициента побед, что позволяет исследователям, разработчикам и любителям покера экспериментировать с AI-стратегиями игры.
RL-базированный AI-агент, который учится оптимальным стратегиям ставок для эффективной игры в Heads-up limit Texas Hold'em poker.00