【标题】 OpenSpiel: A Framework for Reinforcement Learning in Games 

【研究团队】DeepMind, Google, University of Alberta

【资源链接】https://arxiv.org/pdf/1908.09453v6.pdf

【发表时间】2020.09.26

【推荐理由】OpenSpiel是为在游戏中进行强化学习的规划/搜索的多环境和算法的集合。OpenSpiel为在许多基准游戏上进行写入并测试游戏算法提供了框架。它包含了不同种类的超过20种游戏实现，可使用C++和Python中的封装来使用，游戏实现和支持的算法可在文档中查看。OpenSpiel支持n玩家的零和，协作和general-sum，one-shot和序列，严格turn-taking和同步行动，完美和不完美信息的游戏，也支持传统多智能体环境如grid worlds和社交困境。同时，它还支持分析训练过程中的动态量以及其他评估指标。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除