テキサスホールデム 戦略
05.03.2021

テキサスホールデム 戦略


Scene Research Station. profile link tweet log oldsite login. name: passwd:. テキサスホールデムをゲーム理論の面から研究している方は多数いるようです。 しかしながら、多人数のノーリミットテキサスホールデム NLHM は現在ある膨大な計算資源を使っても、解明は難しいとされています。何故なら下記の理由で、状態数が爆発するからです。 各プレイヤーの行動はレイズ、コール、フォールドの3種類だが、ノーリミットの場合はレイズ額を自由にコントロールできるため選択肢が無数にある ベッティンする機会が多い プリフロップ、フロップ、ターン、リバーの4回 。さらにリレイズ、リリレイズもできる 手札は2枚で種類、フロップは3枚で種類。ターンやリバー、他プレイヤーの状態も含めたら天文学的な状態数 参加人数が多い 9人テーブルが主流 。参加者が1人増えると状態数は爆発的に増える ノーリミットホールデムの場合、2人対戦だけでも教科書通りにゲーム理論を解くことは計算量的に不可能と思われます。. 英語の論文は多数出ているのですが、日本語の論文は少ないです。 ひとつ参考になるのは修士論文の 相手の抽象化による多人数ポーカーの戦略の決定 です。この1. html OSSでCFRを使ったホールデムのボットを実装したものも幾つかあります。 A version of テキサスホールデム 戦略 trained for two days competed in テキサスホールデム 戦略 and broke even.

ちょっと脱線しますが、学術的にはregretは「自分が行った選択と行わなかった選択を比較した結果生じる」 Kahneman, と定義されているようです。面白いのは、 経済学の観点から,ヒトの意思決定は報酬が最大になる方向へ最適化される. ところが,宝くじなど,それのみでは説明できない現象がある. 宝くじ:買わない方が最終的な損失を防げることがわかっているにも関わらず,「もしあのとき買っていれば・・・」と思う. このような考え方・推論を,counterfactual reasoning(反事実推論;Roese, ; Byrne, )と呼ぶ. 脳イメージング研究会 より だそうです。確かに、麻雀でも期待値ではやっちゃいけないと分かっているのに「後悔したくないから立直!」とすることはあります。で、それは感情的な駄目なプレイとされていたわけです。私はギャンブルというのは、感情ではなく期待値に沿って動かなければいけないと教わってきました。しかしながら、CFRではその後悔を最小にするこがナッシュ均衡に近づくことになるというのだから あくまでヘッズアップホールデムに関して証明されているだけのようですが 、ちょっと僕の常識から外れた感覚で面白く感じます。 そしてまた面白いのが、そのregretという感情を作り出しているのが 眼窩野 とfMRIから分かっていることです。眼窩野損傷患者は、その特徴として「社会的・個人的意思決定能力が乏しい」「異常な自律神経反応」等の特徴があるそうです。つまりregetは人が正常或いは有利な社会生活を送るために必要な感情であると言えるかもしれません もっともそれがあるために正しい選択ができない場合や、余計な悩みが生まれる事もあるわけですが 。眼窩野にはCFRのように後悔を最小化する回路が組み込まれていて、ゲーム理論によって利益が最大になるように自分自身の行動を決定しているのかもしれません。たかがポーカーと侮る事なかれ、その真理は人間とは何かという問いと根底では繋がっているのです。たぶん。.

話がずれましたが本題のポーカーに戻ります。 ポーカーがゲーム理論によって解けるのか?解けるとしたら現状どういう条件下か、といったことについてディープな議論をしているのが海外の掲示板に有ります from 出来事 さん 。 Heads Up Hold'em Solved? ちなみにチェスやポーカーでは評価関数の自動学習により、近年猛烈にコンピュータが強くなったのは御存知の通り。研究の盛んなチェスでは、グランドマスターが90年代半ばにスーパーコンピュータに負け、現在ではアルゴリズムの進歩もありスマホレベルでもグランド・マスター級の強さになっているそうです。 参考 。囲碁もMonte-Carlo Tree Searchでかなり強くなったようですし、同時多発的に様々な方面のゲームを解くアルゴリズムの革新が起きている現在はとても面白い時代と言えます。 参考 機械学習の理論と実践 参考 togetter:自然言語処理とAI.

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