介绍 OpenSpiel 框架下使用 C++ 和 Python 实现自定义博弈算法的方法。内容涵盖核心架构（信息状态、策略、价值函数），Python 端基于 JAX 的 LOLA 算法实现，以及 C++ 端经典 CFR 算法的实现细节。文章提供了关键代码示例，包括策略网络定义、更新逻辑及后悔值计算，并简述了调试可视化和评估优化的步骤，旨在帮助开发者快速掌握博弈算法开发技巧。
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。
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 的交互，算法通过优化策略来最大化预期收益。
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：
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)
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 update(train_state, batch):
# 基础策略梯度更新
loss, grads = jax.value_and_grad(loss_fn)(train_state.policy_params[agent_id], batch)
# LOLA 修正项计算
correction = lola_correction(train_state, batch)
grads = jax.tree_map(lambda g, c: g - lola_weight * c, grads, correction)
# 应用梯度更新
updates, opt_state = optimizer(grads, train_state.policy_opt_states[agent_id])
policy_params = optax.apply_updates(train_state.policy_params[agent_id], updates)
return TrainState(...), {'loss': loss}
return update
# 初始化环境和智能体
env = rl_environment.Environment("kuhn_poker")
agent = OpponentShapingAgent(
player_id=0,
opponent_ids=[1],
info_state_size=env.observation_spec()["info_state"][0],
num_actions=env.action_spec()["num_actions"],
policy=get_policy_network(env.action_spec()["num_actions"]),
correction_type="lola"
)
# 训练循环
for _ in range(1000):
time_step = env.reset()
while not time_step.last():
agent_output = agent.step(time_step)
time_step = env.step([agent_output.action])
C++ 实现适合追求高性能的场景，OpenSpiel 核心算法如 CFR（Counterfactual Regret Minimization）均采用 C++ 编写。以下是 CFR 算法的关键实现：
struct CFRInfoStateValues {
std::vector<Action> legal_actions;
std::vector<double> cumulative_regrets; // 累积后悔值
std::vector<double> cumulative_policy; // 累积策略
std::vector<double> current_policy; // 当前策略
};
// 应用后悔值匹配更新策略
void CFRInfoStateValues::ApplyRegretMatching() {
double sum_positive_regrets = 0.0;
for (int aidx = 0; aidx < num_actions(); ++aidx) {
if (cumulative_regrets[aidx] > 0) {
sum_positive_regrets += cumulative_regrets[aidx];
}
}
for (int aidx = 0; aidx < num_actions(); ++aidx) {
current_policy[aidx] = (sum_positive_regrets > 0) ? std::max(cumulative_regrets[aidx], 0.0) / sum_positive_regrets : 1.0 / legal_actions.size();
}
}
// 递归计算反事实价值和后悔值
std::vector<double> CFRSolverBase::ComputeCounterFactualRegret(
const State& state, const absl::optional<int>& alternating_player,
const std::vector<double>& reach_probabilities) {
if (state.IsTerminal()) return state.Returns();
int current_player = state.CurrentPlayer();
std::string info_state = state.InformationStateString(current_player);
std::vector<Action> legal_actions = state.LegalActions();
// 获取当前策略
std::vector<double> policy = GetPolicy(info_state, legal_actions);
// 计算子节点价值
std::vector<double> child_values;
std::vector<double> state_value(game_->NumPlayers(), 0.0);
for (int aidx = 0; aidx < legal_actions.size(); ++aidx) {
auto child = state.Child(legal_actions[aidx]);
auto child_reach = reach_probabilities;
child_reach[current_player] *= policy[aidx];
auto child_val = ComputeCounterFactualRegret(*child, alternating_player, child_reach);
for (int i = 0; i < game_->NumPlayers(); ++i) {
state_value[i] += policy[aidx] * child_val[i];
}
child_values.push_back(child_val[current_player]);
}
// 更新后悔值
if (!alternating_player || *alternating_player == current_player) {
double cfr_reach = CounterFactualReachProb(reach_probabilities, current_player);
auto& is_vals = info_states_[info_state];
for (int aidx = 0; aidx < legal_actions.size(); ++aidx) {
is_vals.cumulative_regrets[aidx] += cfr_reach * (child_values[aidx] - state_value[current_player]);
is_vals.cumulative_policy[aidx] += reach_probabilities[current_player] * policy[aidx];
}
}
return state_value;
}
OpenSpiel 提供了丰富的工具帮助调试和可视化博弈算法：
Kuhn Poker 的博弈树结构展示了信息状态之间的转换关系。
通过矩阵可视化多群体博弈的均衡状态。
rl_agent.AbstractAgent 类Policy 接口和价值更新逻辑evaluate_bots 工具评估性能，调整超参数环境搭建：
git clone <官方仓库地址>
cd open_spiel && ./install.sh
通过本文的指导，你已经掌握了在 OpenSpiel 中实现自定义博弈算法的核心方法。无论是基于 Python 的快速原型开发，还是 C++ 的高性能实现，OpenSpiel 都提供了灵活而强大的支持。
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