我對用德州撲克建造德州撲克遊戲AI引擎很感興趣。這是一個長期項目，我計劃投資至少兩年。我還在讀大學，還沒有制定任何雄心勃勃的計劃，想要解決一個長期會讓我感興趣的問題。我是新來的人工智能領域。從我在大學的數據結構課，我知道BFS和DFS等基本構建塊，回溯，DP，樹，圖等。我正在學習正則表達式，爲SCJP和SCJD學習，我將很快採用一種）統計課程。打造德州撲克玩AI..從零開始
問題：
- 從哪裏入手？我應該選擇哪些書？撲克牌遊戲運行的是什麼樣的AI？我可以從哪個開源項目中獲取頁面？ Java中的任何好的AI資源？我也有興趣學習Lisp，Jatha很好嗎？
撲克AI由於人類的賭注難以預測而出名是很難得到正確的。它通常分爲兩部分。
1）計算你的手勝出的機率。
2）制定基於1
我建議你開始有大量的統計數據閱讀部分1.這似乎很容易第一眼的投注策略，但它實際上是非常複雜（和犯錯會死命你的AI）。然後轉向第2部分的遺傳算法。投注策略主要是遺傳算法。他們根據過去的成功和失敗以及一些隨機化進行調整，以免變得可預測。
我聽說的一個有趣的結果是，如果您限制投注選項摺疊，選中和全押，您可以編寫一個AI，以至少49％的概率贏得一對一的比賽，以及49.5％如果是（IIRC）不是先走。
我不知道這個AI比較容易寫出一個知道要下注多少的AI，但這是一個值得思考的問題：選擇下注的金額僅佔中獎概率的1.5％。
我在本科生寫了Hold'Em AI。它並不是特別先進，我使用了一個遍歷多個狀態並更新每個狀態的Q值的Q值機器。
我發現艾伯塔大學的AI撲克項目是避免陷阱的寶貴資訊來源。
正如上面的一張海報所述，第一步是要確定幾項可確定的撲克規則 - 可以通過編程方式開發一對一撲克。
我陷入的一個陷阱並沒有在可重構性的早期建立。例如能夠切換學習/播放的等級。
我很想聽到你能把我怎麼弄在gmail.com
而且郵件stevekeogh，讓遺傳算法調整神經網絡，它決定了決策邏輯的權重。這種方法非常適合撲克AI。
我這樣做了我自己的AI。起初，我創造了大約1000名玩家，他們根本不知道如何玩遊戲。根據他們手中的最初運氣，他們的身體素質被加權並創造出新一代。新的「大腦」比上一代打得更好。
最終，最好的人打得非常好。
您是否在任何地方發佈過結果？ – 2009-05-07 11:08:30
正如已經建議的那樣，撲克理論是玩遊戲以及建立AI的真正寶貴的信息來源。您應該購買它，因爲它不會花費太多。
阿爾伯塔大學研究小組目前正在進行最先進的研究，儘管他們之間有時會出現激烈的競爭。 （並不是所有的撲克機器人和AI領域的研究都是公開的，因爲在網絡撲克中使用其結果的誘惑，儘管這是被禁止的。）
首先，你應該決定你首先要解決什麼樣的撲克。雙人撲克已經解決了，儘管最好的人類仍然會用最好的AI提供真正的戰鬥。人工智能具有超越人類的主要優勢，擁有無限無瑕的過去的雙手記憶，以此爲基礎的模式的完美分析，並且因爲它們是機器，它們不像幾乎所有人類偶爾那樣傾斜。
固定的德州撲克可能是最容易破解的，所以您可能希望從1-1固定德州撲克開始，然後決定下一步做什麼。
這裏有一些方面改變正確的戰略（和你的AI）：
如果你決定去無限額德州撲克，你可能想看看三書系列哈靈頓在撲克和一本書沒有極限撲克 - 理論與實踐。看過很多關於撲克的書籍，我可以說這些書與撲克理論相結合已經足夠了。
只需添加到鏈接以上，要實施的重要事項之一是http://en.wikipedia.org/wiki/Kelly_criterion，這將有助於根據一系列投注的預期賠率計算出最佳賭注規模。 對於人類來說，可能會出現判斷賠率的錯誤，但是如果您的AI程序可以基於任何算法吐出一些預期的歸一化賠率，那麼這種平衡優勢賭徒的風險和回報的賭注 - 技術將是一個很好的便宜解。
我不確定你感興趣的確切遊戲，但典型的方法是創建一個更小的抽象版本的遊戲，解決這個較小的遊戲，然後將真實的遊戲情況映射回抽象遊戲生成建議。大多數學術論文都跳過了這個過程的細節，贊成展示有關融合，開發和競爭結果的結果。
但是，有一些公開可用的代碼庫提供了完整的實現。其中最好的是菲爾預兆：
http://www.deducer.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.ArtificialIntelligencePoker
這是一個使用虛擬發揮優化抽象遊戲策略基本完整的戰略機器人。這是一個很好的起點，因爲它非常簡單，完整，並且代表了抽象遊戲方法的良好表現。
如果您有興趣開發撲克AI，我建議從2007年和從UA撲克組和圖奧馬斯桑德霍姆的學生閱讀的一切：
你成功開發什麼？已經過了2年...... – 2012-05-03 07:25:55