扑克牌类棋牌游戏 源码

从零开始开发游戏逻辑

德州扑克（Texas Hold'em）是世界上最受欢迎的扑克游戏之一，也是人工智能（AI）研究者们关注的焦点，通过开发德州扑克的AI玩家，我们可以深入探索游戏逻辑、决策树、概率计算以及机器学习算法的应用，本文将从德州扑克的基本规则开始，逐步解析其核心逻辑，并展示如何通过代码实现一个简单的德州扑克AI玩家。

德州扑克游戏规则

德州扑克是一种两人或多人参与的扑克游戏,通常使用一副52张的扑克牌，游戏的基本规则如下：

1. 玩家人数：2到10人，通常由庄家和非庄家组成。
2. 发牌：每个玩家在发牌阶段获得两张底牌（Private cards），这两张牌是只有玩家自己知道的。
3. 公共牌：在游戏的不同阶段，玩家会看到公共牌（公共 cards），包括三条 flop（ flop）、一条 turn（ turn）和一条 river（ river），公共牌是所有玩家都知道的。
4. 下注：玩家在每一轮（ betting round）中可以下注（bet）、加码（raise）或弃权（check），游戏的目标是通过策略性地下注和弃权，使对手无法获得更高的期望值（ Expected value，EV）。
5. showdown（比拼）：游戏的最后阶段，所有玩家的底牌和公共牌 revealed（ 展开），根据各自的总牌（best five-card poker hand）来决定输赢。

德州扑克的核心逻辑

德州扑克的核心逻辑可以分为以下几个部分：

1. 评估手牌（Hand evaluation）：在每一轮下注前，玩家需要评估自己的底牌和公共牌组合，确定当前的EV。
2. 计算赔率（Pot odds）：赔率是玩家决定是否下注的重要因素，赔率是玩家当前的下注金额与当前 pot（池）中已有的金额的比率。
3. 信息不对称（Imperfect information）：在德州扑克中，玩家只知道自己的底牌，而不知道其他玩家的底牌，这种信息不对称使得游戏更加复杂，因为玩家需要根据对手的行为和公共牌来推断对手的可能手牌。

简单AI玩家的实现

为了展示如何开发一个简单的德州扑克AI玩家,我们将使用Python编写一个AI，使其能够根据当前的牌局状态做出最优决策，以下是实现的步骤：

游戏规则和数据结构

我们需要定义游戏的基本规则和数据结构,以下是关键的数据结构：

• 牌库（Deck）：包含所有52张牌的列表。
• 玩家（Players）：每个玩家的底牌和当前的行动状态。
• 公共牌（Flop, Turn, River）：公共牌的集合。

评估手牌

评估手牌是AI玩家的核心功能之一,我们需要编写一个函数，根据玩家的底牌和公共牌，计算其最佳五张牌的组合，以下是评估手牌的主要步骤：

1. 组合所有牌：将底牌和公共牌合并，得到所有可用的牌。
2. 生成所有可能的五张牌组合：从所有可用的牌中生成所有可能的五张牌组合。
3. 计算每种组合的评分：根据扑克牌的评分规则（从最高到最低：皇家同花顺、同花顺、四条、葫芦、三条、两对、一对、高牌），计算每种组合的评分。
4. 选择最佳组合：在所有可能的五张牌组合中，选择评分最高的那一种。

计算赔率

计算赔率是AI玩家决定是否下注的关键步骤,以下是计算赔率的主要步骤：

1. 确定当前 pot 的金额：当前 pot 中已有的金额。
2. 确定下注金额：AI玩家决定下注的金额。
3. 计算赔率：赔率 = 下注金额 / 当前 pot 金额。
4. 比较 EV 和赔率：如果当前的 EV 大于赔率，则下注；否则，弃权。

信息不对称的处理

由于信息不对称的存在,AI玩家需要根据对手的行为和公共牌来推断对手的可能手牌，以下是处理信息不对称的主要步骤：

1. 观察对手的行为：根据对手的下注和弃权行为，推断对手可能的底牌。
2. 更新概率分布：根据对手的行为，更新对手底牌的概率分布。
3. 重新评估手牌：根据对手可能的底牌，重新评估手牌的 EV。

实现AI玩家

我们将根据上述步骤编写一个简单的德州扑克AI玩家,以下是代码实现：

import itertools
import random
class Player:
    def __init__(self, name, stack):
        self.name = name
        self.stack = stack
        self底牌 = []
        self行动 = []  # 0: check, 1: bet, 2: raise, 3: fold
    def get底牌(self):
        return self底牌
    def get行动(self):
        return self行动
class德州扑克:
    def __init__(self, players, flop, turn, river):
        self.players = players
        self底牌 = [p底牌 for p in players]
        self公共牌 = [flop, turn, river]
        self.current公共牌 = []
        self.下注历史 = []
        self.结果 = None
    def play(self):
        while True:
            # 发牌
            for p in self.players:
                p底牌 = random.sample([牌 for牌 in扑克牌 if牌 not in self底牌], 2)
                p底牌 = tuple(p底牌)
                p底牌列表.append(p底牌)
            # 展开公共牌
            for i, card in enumerate(self公共牌):
                self公共牌展开[i] = card
            # 评估手牌
            for p in self.players:
                best五张牌 = self.evaluateHand(p底牌, self公共牌展开)
                p行动评分 = self.calculateEV(p底牌, best五张牌)
                p决定下注还是弃权
            # 计算赔率
            赔率 = self.calculateOdds()
            # 下注或弃权
            for p in self.players:
                if p决定下注:
                    p.stack -= p下注金额
                    self.下注历史.append(（p, 下注金额）)
                elif p决定弃权:
                    p.stack += 任何弃权奖励
            # 结束游戏
            if 结束条件:
                break
    def evaluateHand(self, 底牌, 公共牌):
        # 组合所有牌
        所有牌 = 底牌 + 公共牌
        # 生成所有可能的五张牌组合
        五张牌组合 = itertools.combinations(所有牌, 5)
        # 计算每种组合的评分
        评分 = {}
        for combo in 五张牌组合:
            评分[combo] = self评分combo(combo)
        # 选择最佳组合
        best五张牌 = max(评分, key=评分.get)
        return best五张牌
    def评分combo(self, combo):
        # 实现扑克牌的评分逻辑
        pass
    def calculateEV(self, 底牌, best五张牌):
        # 计算当前的EV
        pass
    def calculateOdds(self):
        # 计算赔率
        pass
    def get牌库(self):
        # 返回剩余的牌
        pass
    def get下注历史(self):
        # 返回下注历史
        pass
classCard:
    def __init__(self, rank, suit):
        self.rank = rank
        self.suit = suit
    def __repr__(self):
        return f"{self.rank} of {self.suit}"
# 扑克牌库
扑克牌 = []
for rank in ['A', 'K', 'Q', 'J', '10', '9', '8', '7', '6', '5', '4', '3', '2']
    for suit in ['S', 'H', 'D', 'C']:
       扑克牌.append(Card(rank, suit))
# 初始化玩家
玩家 = []
for name in ['玩家1', '玩家2', '玩家3']:
    stack = 100
   底牌 = []
   行动 = []
   玩家.append(Player(name, stack, 底牌, 行动))
# 初始化游戏
游戏 =德州扑克(玩家, flop=[], turn=[], river=[])
# 开始游戏
游戏.play()

测试和优化

在实现完AI玩家后,我们需要对它进行测试和优化，以下是测试和优化的主要步骤：

1. 测试AI玩家：让AI玩家与人类玩家或另一个AI玩家对战，观察其行为和结果。
2. 调整参数：根据测试结果，调整AI玩家的下注金额、赔率计算方式等参数，使其表现更优。
3. 优化算法：尝试不同的算法（如蒙特卡洛树搜索、深度学习等），找到最适合德州扑克的算法。

通过以上步骤,我们成功开发了一个简单的德州扑克AI玩家，虽然这个AI玩家在复杂的游戏逻辑上还有很大的提升空间，但它已经展示了德州扑克的核心逻辑和AI玩家的基本实现方式，我们可以进一步优化算法，增加更多的游戏规则和策略，使AI玩家在德州扑克中更具竞争力。

德州扑克作为人工智能研究的典型案例,其开发过程为我们提供了许多启发，通过开发德州扑克AI玩家，我们可以更好地理解机器学习、博弈论等领域的知识，德州扑克的应用场景也非常广泛，例如在商业竞争、国际象棋等复杂游戏中，其开发经验具有重要的参考价值，我们还可以尝试将德州扑克的AI玩家应用到更复杂的游戏中，探索其更深层次的策略和逻辑。