Amfiteatr

用于模拟博弈论问题和将强化学习应用于优化解决方案的框架。它旨在帮助建模涉及许多玩家的问题。这是一个相对底层的建模框架，在许多情况下，Python 的等价物可能更方便，但如果你希望 Rust 编译器帮助你开发可靠代码，这个框架可能很有帮助。

成员库

1. amfiteatr_core (github) - 核心特性和泛型实现的库，不包含强化学习。
2. amfiteatr_rl (github) - 扩展核心功能以提供强化学习接口和简单实现的库（使用由 Torch 支持的神经网络 (tch))。
3. amfiteatr_net_ext (github) - 目前提供使用 TCP 套接字在游戏模型实体之间提供通信的早期概念验证
4. amfiteatr_classic (github) - 提供模拟经典博弈论游戏结构（如囚徒困境）的库。
5. amfiteatr_examples - 包含一些库使用示例的仓库。希望未来会进一步扩展。

其他项目

目前，我正在使用这个库开发一些项目，这些项目可以展示当前的可能性。

1. brydz_model - 合同桥牌游戏的模拟和强化学习模型。可作为4人游戏实现的示例。
2. brydz_dd - 合同桥牌双花色求解器的早期项目（对最优游戏解决方案的牌面朝上的分析）。警告它使用alpha-beta算法的变体，在当前优化水平下，不能用于解决完整的52张牌问题。

开发阶段

这是我教育和研究项目。许多元素在未来将发生变化或消失，并且可能会经常发生破坏性变化。我将适时添加功能和文档，并尝试简化目前看起来不方便的接口。

TL;DR 它目前处于早期且不稳定的阶段。

许可证：MIT