使用深度蒙特卡洛方法训练斗地主AI

斗地主是一款流行的中国传统扑克牌游戏,具有较高的策略性和复杂度。近年来,随着深度强化学习技术的发展,研究人员开始尝试使用AI算法来训练斗地主智能体。本文将介绍如何使用深度蒙特卡洛(Deep Monte-Carlo, DMC)方法来训练一个强大的斗地主AI智能体。

背景知识

斗地主游戏简介

斗地主是一种三人纸牌游戏,使用一副54张的扑克牌(包括大小王)。游戏开始时,一名玩家被选为"地主",其他两名玩家为"农民"。地主获得额外的3张底牌,目标是最先出完手中的牌。农民则联手阻止地主获胜。游戏涉及复杂的策略,如记牌、配合、压制等。

深度蒙特卡洛方法

深度蒙特卡洛(DMC)方法是一种结合了深度学习和蒙特卡洛树搜索(MCTS)的强化学习算法。它通过大量模拟来评估行动的价值,并使用深度神经网络来近似值函数和策略函数。DMC方法在复杂的决策问题中表现出色,已成功应用于围棋等游戏。

环境设置

在开始训练之前,我们需要设置必要的环境和工具。本文将使用RLCard框架,它是一个用于卡牌游戏强化学习研究的工具包。

首先,安装RLCard及其PyTorch依赖:

pip install rlcard[torch]

然后,导入所需的模块:

import rlcard
from rlcard.agents.dmc_agent import DMCTrainer

创建斗地主环境

使用RLCard创建斗地主游戏环境:

env = rlcard.make("doudizhu")
print("Number of actions:", env.num_actions)
print("Number of players:", env.num_players)
print("Shape of state:", env.state_shape)
print("Shape of action:", env.action_shape)

输出结果:

Number of actions: 27472
Number of players: 3
Shape of state: [[790], [901], [901]]
Shape of action: [[54], [54], [54]]

从输出可以看出,斗地主是一个相当复杂的游戏:

动作空间大小为27472,表示玩家在每一步可以选择的合法动作数量。这个数字包括了所有可能的出牌组合。
游戏有3名玩家。
状态空间的形状为[[790], [901], [901]]。这表示每个玩家观察到的游戏状态是不同的,地主(玩家0)的状态维度是790,而另外两名农民(玩家1和2)的状态维度是901。
动作的形状是[[54], [54], [54]],对应54张扑克牌。

这些数据反映出斗地主游戏的高度复杂性,这也是为什么需要使用先进的深度强化学习方法来训练AI智能体。

初始化DMC训练器

接下来,我们初始化DMC训练器:

trainer = DMCTrainer(
    env,
    cuda="",
    xpid="doudizhu",
    savedir="experiments/dmc_result",
    save_interval=1,
)

参数说明:

env: 之前创建的斗地主环境
cuda="": 使用CPU进行训练。如果有GPU可用,可以设置为相应的GPU编号, 例如: gpu0
xpid="doudizhu": 实验ID,用于标识本次训练
savedir="experiments/dmc_result": 保存训练结果的目录
save_interval=1: 每隔1个周期保存一次模型

开始训练

启动训练过程:

trainer.start()

训练过程将会持续很长时间,可能需要几个小时到几天不等,具体取决于硬件配置和预期的模型性能。在训练过程中,我们可以观察到类似以下的输出:

[INFO:60 trainer:371 2022-03-24 03:53:35,768] After 3200 frames: @ 639.3 fps Stats:
{'loss_0': 0.4258865416049957,
 'loss_1': 0,
 'loss_2': 0,
 'mean_episode_return_0': 0.39743590354919434,
 'mean_episode_return_1': 0,
 'mean_episode_return_2': 0}

这些输出提供了训练过程的实时信息:

frames: 已经训练的帧数
fps: 每秒训练的帧数
loss_X: 每个玩家(0=地主, 1和2=农民)的损失函数值
mean_episode_return_X: 每个玩家的平均回报

随着训练的进行,我们希望看到损失函数值逐渐降低,而平均回报逐渐提高。

训练过程分析

在训练过程中,DMC算法会执行以下步骤:

状态表示: 将当前的游戏状态编码为神经网络可以处理的格式。
动作选择: 使用当前的策略网络,选择一个动作。这个过程通常涉及探索与利用的权衡,例如使用ε-贪心策略。
模拟: 从当前状态开始,使用蒙特卡洛方法模拟多个完整的游戏回合。
价值估计: 根据模拟结果,估计每个状态-动作对的价值。
网络更新: 使用收集到的数据更新策略网络和价值网络。这通常通过最小化预测值与实际回报之间的误差来实现。
重复: 不断重复上述步骤,直到达到预设的训练轮数或性能指标。

在训练过程中,算法会不断优化智能体的策略,使其逐渐学会更好的出牌策略和对手建模。

训练技巧与注意事项

硬件资源: DMC训练通常需要大量的计算资源。如果可能,使用GPU可以显著加速训练过程。
超参数调整: DMC算法的性能对超参数很敏感。可能需要多次实验来找到最佳的学习率、批量大小、网络结构等。
正则化: 为了防止过拟合,可以考虑使用权重衰减、dropout等正则化技术。
对抗训练: 可以让AI智能体与自身的历史版本对弈,这有助于提高模型的鲁棒性。
经验回放: 使用经验回放缓冲区可以提高样本效率,使训练更加稳定。
多进程训练: RLCard的DMC实现支持多进程训练,可以充分利用多核CPU。
保存和恢复: 定期保存模型检查点,以便在训练中断时可以从断点处继续。
评估: 在训练过程中,定期让智能体与基准对手(如规则基础的AI)对弈,以评估其进展。

模型评估与应用

训练完成后,我们可以通过以下方式评估模型的性能:

自我对弈: 让训练好的智能体与自身的副本进行对弈,观察胜率分布。
人机对弈: 邀请人类玩家与AI进行对弈,获得主观评价。
与其他AI对比: 将训练的智能体与其他已知的斗地主AI(如规则基础的AI或其他算法训练的AI)进行对比。
策略分析: 分析AI在不同游戏阶段的决策,了解它是否学到了高级策略,如记牌、战术出牌等。

未来展望

尽管DMC方法在斗地主等复杂游戏中表现出色,但仍有改进空间:

迁移学习: 探索如何将在斗地主中学到的知识迁移到其他相关的卡牌游戏中。
多智能体协作: 研究如何训练能更好协作的农民智能体,提高团队配合。
可解释性: 开发技术来解释AI的决策过程,使其策略更容易被人类理解和学习。
动态难度调整: 实现能够根据人类对手水平动态调整难度的AI系统。
结合领域知识: 将人类专家的斗地主知识融入到训练过程中,可能会加速学习并提高最终性能。

结论

本文介绍了如何使用深度蒙特卡洛方法来训练斗地主AI智能体。通过RLCard框架,我们可以相对容易地实现这一复杂的训练过程。DMC方法的强大之处在于它能够在大规模动作空间和复杂状态空间中学习有效的策略。

然而,训练一个强大的斗地主AI仍然是一个具有挑战性的任务,需要大量的计算资源和精心的参数调整。未来的研究方向包括提高训练效率、增强模型的可解释性,以及探索将AI技术应用于更广泛的游戏和现实问题中。

参考文献

Zha, D., Lai, K. H., Cao, Y., Huang, S., Wei, R., Guo, J., & Hu, X. (2021). RLCard: A Toolkit for Reinforcement Learning in Card Games. IJCAI.
Zha, D., Lai, K. H., Huang, S., Cao, Y., Reddy, K., Vargas, J., … & Hu, X. (2020). DouZero: Mastering DouDizhu with Self-Play Deep Reinforcement Learning. arXiv preprint arXiv:2106.06135.
Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., … & Hassabis, D. (2017). Mastering the game of go without human knowledge. Nature, 550(7676), 354-359.