imperfect-information-games

There are 15 repositories under imperfect-information-games topic.

  • datamllab/awesome-game-ai

    Awesome Game AI materials of Multi-Agent Reinforcement Learning

    789370100

  • EricSteinberger/Deep-CFR

    Scalable Implementation of Deep CFR and Single Deep CFR

    Language:Python28116962

  • Netease-Games-AI-Lab-Guangzhou/PerfectDou

    [NeurIPS 2022] PerfectDou: Dominating DouDizhu with Perfect Information Distillation

    Language:Python1618833

  • bakanaouji/cpp-cfr

    C++ implementations of Counterfactual Regret Minimization and Monte Carlo CFR

    Language:C++714210

  • IAARhub/TrucoAnalytics

    [DESAFIO] ¿Cómo hacer que una computadora ( inteligencia artificial ) juegue mejor que un humano al truco? El Truco es un juego de cartas Argentino popularmente jugado en el todo el país y el cono sur. Es un juego de estrategia competitivo basado en turnos, de estados finitos e información incompleta, lo cúal quiere decir que los jugadores basaran sus estrategias en base a especulaciones en cuanto a las cartas de los demas. En los últimos tiempos, han existido numerosos articulos cientificos implementando modelos de aprendizaje reforzado en juegos de dichas caracteristicas. No obstante, aun no hay ningun trabajo que haya analizado este particular juego Argentino y su estadistica (probabilidad). El próposito de este proyecto es analizar este juego desde un aspecto computacional para poder, luego, modelar un agente de aprendizaje reforzado. Para dicho fin, primero vamos a hacer una revisión de los trabajos cientificos en juegos similares (como el poker), luego conceptualizar algunos terminos clave en función del comportamiento y estilo cognitivo de jugadores de truco y finalmente, proponemos a la comunidad el involucramiento en el desarrollo de un agente de aprendizaje reforzado para resolver este problema.

    Language:Java371206

  • RuBP17/AlphaDou

    A Doudizhu reinforcement learning AI

    Language:Python10376

  • dmtomas/Can-computers-Learn-to-lie

    I made 2 different AIs (a neural network and a Q-learning algithm) play an imperfect information game and observe the strategys that both players used.

    Language:Python8201

  • WhiffleFish/CounterfactualRegret.jl

    Counterfactual Regret Minimization Game solution methods for Julia

    Language:Julia6181

  • Zealoter/CFVFP

    This repository is the accompanying code for the paper CFVFP. This paper presents a new algorithm for solving incomplete information games - CFVFP, which has better results than MCCFR in some games. The paper has been accepted by NeurIPS 2024.

    Language:Python521

  • vlongle/Imperfecto

    Python library of imperfect information games, and self-play and exploitative algorithms

    Language:Python4200

  • noeRls/opponent-exploitation

    Opponent exploitation in imperfect game using Neural Networks.

    Language:TeX2201

  • BedirT/darkhex

    Series of tools to evaluate and examine the game Dark Hex

    Language:Python13130

  • TheLoggicalOne/BettingGames

    Analyzing Betting Game and its applications specially in poker

    Language:Python1100

  • erl-ang/blackjack-cfrpp

    Deriving an optimal Blackjack strategy using Tammelin's counterfactual regret minimization algorithm (CFR+) and modern C++.

    Language:C++0100

  • MarinosSav/Schnapsen_Card_Game_Bot

    Experimenting with intelligent agents utilizing a variety of different algorithmic methods to develop an expert level bot for the card game of Schnapsen.

    Language:Python0100