Software development for automated poker game using machine learning methods

Abstract

Тема данной дипломной работы - “Разработка программного обеспечения для автоматической игры в покер с использованием методов машинного обучения” Целью этой работы является исследование различных методов машинного обучения для игры в техасский холдем один на один с фиксированным лимитом - вид техасского холдема, в котором участвуют двое игроков, а размер ставок зафиксирован. Для достижения поставленной цели в дипломной работе были решены следующие задачи: Создана программа-агент для игры в покер, способная играть в техасский холдем один на один с фиксированным лимитом с другими агентами. Подобраны и применены различные методы машинного обучения. Произведено сравнение получившихся агентов с другими агентами. Результаты проведенного исследования показывают, что один из двух примененных методов позволяет обыграть одного соперника из трех, а второй - всех трех соперников.

The diploma thesis “Software development for automatic poker game using machine learning methods” deals with an investigation of various methods of machine learning for Texas Hold'em one-on-one game with a fixed limit of bets. To achieve this goal, the following objectives were solved in the thesis: An agent program for poker has been created that can play Texas Hold'em one-on-one with a fixed limit with other agents. Various methods of machine learning have been selected and applied. The obtained agents have been compared with other agents. The results of the study show that one of the two methods used allows one to beat one of the three rivals, and the second method allows one to beat all three rivals.