用python实现NFSP (Neural Fictitious Self-Play)

NFSP (Neural Fictitious Self-Play)是一种用于复杂博弈论问题的强化学习算法，它结合了自我对弈和深度学习。在Python中实现NFSP通常涉及以下几个步骤：

1. **环境定义**：首先，需要定义游戏环境（比如棋盘游戏），它应该支持玩家间的对战，并返回状态转换、得分等信息。

2. **神经网络模型**：创建一个神经网络模型，例如使用Keras或PyTorch，作为代理（agent）。这个模型通常用来预测每个玩家的动作概率或直接推荐动作。

3. **策略网络** 和 **价值网络**：NFSP包含两个网络：策略网络用于选择行动，价值网络则评估当前的状态。它们可能共享一部分底层的特征提取层。

4. **Fictitious Play**：模拟两套虚拟的策略，让它们相互对局并累积经验。每次对局后，根据对局结果更新策略网络（例如使用梯度下降法）。

5. **对抗训练**：现实世界中的玩家（策略网络）与虚构玩家（另一套策略网络）对战，收集数据进行网络优化。

6. **迭代过程**：不断重复上述过程，交替训练真实策略和虚构策略，直到收敛或达到预设的训练轮数。

下面是一个简化的Python代码示例（假设我们有一个环境类`GameEnv`）:

import torch
from torch.distributions import Categorical
import numpy as np

class NfspAgent:
    def __init__(self, env, model):
        self.env = env
        self.model = model
        self.strategy_net = ...  # 初始化策略网络
        self.value_net = ...  # 初始化价值网络
        self.v_fictitious = ...  # 虚构策略网络（暂未定义）

    def train(self, num_steps):
        for _ in range(num_steps):
            self.update_strategy()
            self.update_value()
            self.update_fictitious()
    
    def update_strategy(self):
        # 使用策略网络与虚幻对手玩一次游戏，获取经验
        states, actions, rewards, _, dones = self.play_with_fictitious()
        
        # 更新策略网络参数
        for s, a, r, d in zip(states, actions, rewards, dones):
            self.update_policy(s, a, r, d)

    def update_value(self):
        # 通过真实策略的对局经验更新价值网络
        pass
    
    def update_fictitious(self):
        # 更新虚幻策略网络参数，基于当前的真实策略
        pass

    def play_with_fictitious(self):
        # 与虚幻策略网络对局
        ...

这只是一个基础框架，具体的实现细节取决于你的环境和游戏规则。记得在实际应用中处理好数据结构和向量化，以便于GPU加速训练。