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Fortgeschritten

CFR (Counterfactual Regret Minimization)

CFR(反事实遗憾最小化)

Counterfactual Regret Minimization ist ein Algorithmus, der Spiele mit unvollstaendiger Information wie Poker iterativ loest. Er funktioniert, indem er Haende simuliert, das 'Regret' berechnet, die beste Aktion an jedem Entscheidungspunkt nicht gewaehlt zu haben, und zukuenftige Strategien anpasst, um das Gesamtregret zu minimieren. Ueber Millionen von Iterationen konvergiert CFR zu einem Nash-Gleichgewicht.

Beispiel

TexasSolver verwendet CFR, um GTO-Strategien zu berechnen, typischerweise mit 0,5% Genauigkeit innerhalb von Sekunden.

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Weitere Fortgeschritten-Bedingungen

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