OpenSpiel 进阶教程：用 C++ 与 Python 实现自定义博弈算法
OpenSpiel 是一个强大的博弈算法研究框架，提供了丰富的环境和算法支持。本文将带你深入了解如何在 OpenSpiel 中使用 C++ 和 Python 实现自定义博弈算法，从基础架构到实际代码示例，助你快速掌握博弈算法开发技巧。
🎮 自定义博弈算法的核心架构
在开始编写代码前，我们需要理解 OpenSpiel 中博弈算法的基本架构。OpenSpiel 将博弈问题抽象为信息状态（Information State） 和策略（Policy） 的交互，算法通过优化策略来最大化预期收益。
核心组件解析
- 信息状态（InfoState）：包含玩家当前可观察的所有信息，用于决策
- 策略（Policy）：将信息状态映射为动作概率分布
- 价值函数（Value Function）：估计特定状态的预期收益
- 后悔值匹配（Regret Matching）：通过累积后悔值更新策略的经典方法
🐍 Python 实现：基于 JAX 的 LOLA 算法
Python 接口适合快速原型开发，OpenSpiel 提供了 JAX 和 PyTorch 等深度学习框架的集成。以下是基于 JAX 实现 LOLA（Learning with Opponent-Learning Awareness）算法的关键步骤：
1. 定义策略网络
def get_policy_network(num_actions):
def network(inputs):
h = hk.Linear(64)(inputs)
h = jax.nn.relu(h)
logits = hk.Linear(num_actions)(h)
return distrax.Categorical(logits=logits)
return hk.Transformed(network)
2. 实现 LOLA 更新逻辑
LOLA 算法通过考虑对手策略更新来优化自身策略，核心代码如下：
def get_lola_update_fn(agent_id, policy_network, optimizer, pi_lr=0.001, lola_weight=1.0):
def loss_fn(params, batch):
# 计算策略梯度损失
logits = vmap(lambda s: policy_network.apply(params, s).logits)(batch.info_state)
adv = batch.returns - batch.values
return vmap(rlax.policy_gradient_loss)(logits, batch.action, adv).mean()
def ():
loss, grads = jax.value_and_grad(loss_fn)(train_state.policy_params[agent_id], batch)
correction = lola_correction(train_state, batch)
grads = jax.tree_map( g, c: g - lola_weight * c, grads, correction)
updates, opt_state = optimizer(grads, train_state.policy_opt_states[agent_id])
policy_params = optax.apply_updates(train_state.policy_params[agent_id], updates)
TrainState(...), {: loss}
update
