Umelá inteligencia pre hru Texas Holdem poker

Abstract

V poslednej dobe nastal veľký rozmach pokru. Týka sa to živej hry, rovnako ako hry na internete. Pre začínajúcich hráčov však môže byť problém nájsť protihráčov so solídnymi schopnosťami a zlepšovať tak svoju hru bez vkladu vlastných finančných prostriedkov. Ako riešenie sa ponúka využitie umelej inteligencie. Dostupných programov, venujúcich sa turnajovej hre je však málo. Táto práca ukazuje celkový návrh a tvorbu takejto aplikácie, určenej špeciálne pre turnajový variant hry Texas Holdem poker. Najväčšia pozornosť je venovaná umelej inteligencii. Sú rozobraté dva hlavné postupy jej tvorby a to aproximácia Nashovho equilibria a použitie expertného systému. Dôraz je kladený na prvú z možností. Hlavný prínos práce spočíva v podrobnom predstavení a porovnaní troch algoritmov na na výpočet aproximácie Nashovho equilibria. V dvoch prípadoch sa jedná o originálne heuristiky, využívajúce špecifickú štruktúru pokrovej hry. Algoritmy boli implementované a boli empiricky vyhodnotené ich vlastnosti. Konečným výsledkom práce je plnohodnotná aplikácia, určená pre koncového používateľa. Simuluje pokrovú hru, poskytuje silnú umelú inteligenciu a atraktívne grafické užívateľské prostredie.

Recently there has been a great expansion of poker. This includes live games, as well as games on the internet. For beginners, it may be difficult to find opponents skilled enough and thus improve their gaming performance without deposit of their own funds. Using of artificial intelligence seems as good solution for the problem, but there are only few suitable programs available. This thesis describes the overall design and development of such an application, specially designed for tournament variant of Texas Hold'em poker. Most attention is devoted to the artificial intelligence. There are two main approaches discussed - approximate Nash equilibrium and the use of expert system. Emphasis is placed on the first option. The main contribution of this thesis is detailed description and comparison of three algorithms for calculating the approximation of Nash equilibrium. Two of them are original heuristics algorithms, that take advantage of specific structure of poker game. Algorithms have been implemented and their properties have been empirically evaluated. The final result is a full-featured application designed for end users. It simulates poker game and provides a powerful artificial intelligence with attractive graphical user interface.