Об этом проекте

OpenSpiel — это исследовательский фреймворк от DeepMind для обучения с подкреплением и поиска/планирования в играх. Он предоставляет набор игровых сред и алгоритмов обучения, предназначенных для общих теоретико-игровых исследований. Фреймворк охватывает широкий спектр типов игр: n-игроков (одиночные и многоагентные), игры с нулевой суммой, кооперативные и с общей суммой, одношаговые и последовательные, строго пошаговые и с одновременными ходами, а также игры с полной и неполной информацией. Он также включает традиционные мультиагентные среды, такие как частично и полностью наблюдаемые сеточные миры и социальные дилеммы. Игры представлены как процедурные экстенсивные игры с некоторыми естественными расширениями. Основной API и игры реализованы на C++ и доступны из Python; алгоритмы и инструменты написаны как на C++, так и на Python. OpenSpiel также включает инструменты для анализа динамики обучения и общих метрик оценки. Документация охватывает установку (Linux, macOS и отдельные инструкции для Windows), введение, обзор API и первый пример, справочник по API, обзоры реализованных игр и алгоритмов, руководство для разработчиков и рекомендации по использованию OpenSpiel как библиотеки C++. Доступны учебные пособия и блокноты Colab, включая блокнот для установки и руководства по основному API, репликаторной динамике, играм с неполной информацией, а также реализации CFR и REINFORCE на покере Куна, покере Ледука и Гуфспиле. Проект описан в статье на arXiv и использует семантическое версионирование.