論文の概要: OpenHoldem: An Open Toolkit for Large-Scale Imperfect-Information Game
Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06168v2
- Date: Sat, 19 Dec 2020 14:23:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 03:07:24.972390
- Title: OpenHoldem: An Open Toolkit for Large-Scale Imperfect-Information Game
Research
- Title（参考訳）: OpenHoldem: 大規模不完全な情報ゲーム研究のためのオープンツールキット
- Authors: Kai Li, Hang Xu, Meng Zhang, Enmin Zhao, Zhe Wu, Junliang Xing, Kaiqi
Huang
- Abstract要約: OpenHoldemは、NLTHを用いた大規模不完全情報ゲーム研究のための統合ツールキットです。
1)異なるNLTH AIを徹底的に評価するための標準化された評価プロトコル、2)NLTH AIのための3つの公的に利用可能な強力なベースライン、3)公開NLTH AI評価のための使いやすいAPIを備えたオンラインテストプラットフォーム。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.09426894653237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Owning to the unremitting efforts by a few institutes, significant progress
has recently been made in designing superhuman AIs in No-limit Texas Hold'em
(NLTH), the primary testbed for large-scale imperfect-information game
research. However, it remains challenging for new researchers to study this
problem since there are no standard benchmarks for comparing with existing
methods, which seriously hinders further developments in this research area. In
this work, we present OpenHoldem, an integrated toolkit for large-scale
imperfect-information game research using NLTH. OpenHoldem makes three main
contributions to this research direction: 1) a standardized evaluation protocol
for thoroughly evaluating different NLTH AIs, 2) three publicly available
strong baselines for NLTH AI, and 3) an online testing platform with
easy-to-use APIs for public NLTH AI evaluation. We have released OpenHoldem at
http://holdem.ia.ac.cn/, hoping it facilitates further studies on the unsolved
theoretical and computational issues in this area and cultivate crucial
research problems like opponent modeling, large-scale equilibrium-finding, and
human-computer interactive learning.
- Abstract（参考訳）: 少数の研究所による未許可の努力に則って、大規模不完全情報ゲーム研究の主要な試験場であるNo-Limit Texas Hold'em (NLTH)における超人的AIの設計において、近年大きな進歩が見られた。
しかし、既存の手法と比較するための標準ベンチマークがないため、新しい研究者がこの問題を研究することは依然として困難であり、この研究領域のさらなる発展を著しく妨げている。
本研究では,NLTHを用いた大規模不完全情報ゲーム研究用統合ツールキットOpenHoldemを提案する。
1)異なるnlth aisを徹底的に評価するための標準化された評価プロトコル、2)nlth aiの3つの公に利用可能な強力なベースライン、3)公開nlth ai評価のための使いやすいapiを備えたオンラインテスティングプラットフォーム。
我々はopenholdemをhttp://holdem.ia.ac.cn/でリリースし、この分野における未解決の理論的および計算的問題に関するさらなる研究を促進し、敵モデリング、大規模平衡探索、人間-コンピュータ対話学習といった重要な研究課題を育むことを願っている。
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