RL: encoding observacii, akcne masky a Round prostredie

Zaklad RL vrstvy (rl/DESIGN.md): egocentricky rotovana observacia
(ruka, videne karty, tipy, kopka, dedukovane voidy -- 233 dim), masky
legalnych tipov/kariet zrkadliace pravidla enginu a RoundEnv (jedno kolo
= jedna self-play epizoda). Fuzz-testy vynucuju zhodu masiek s enginom.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
tim
2026-07-07 18:49:55 +02:00
co-authored by Claude Fable 5
parent 1b14ace2cd
commit 3710a68e37
5 changed files with 715 additions and 0 deletions
+181
View File
@@ -0,0 +1,181 @@
# RL bot pre bridzik — navrh (2026-07-01)
Ciel: naucit sa principy self-play reinforcement learningu (v duchu AlphaGo Zero)
na praktickom priklade — natrenovat sietovy policy pre hranie bridziku. Zamerne
zjednodusene oproti AlphaGo Zero: bez MCTS (skryta informacia neumoznuje priamy
prehladavaci strom), cisty self-play policy gradient (PPO/REINFORCE) nad `bridzik.py`
enginom.
## Kluc: `Round` je nezavisla epizoda
Bodovanie (`Round.get_points_summary`) je cisto lokalne pre jedno kolo — nezavisi
od predoslych ani nasledujucich kol, len od tipu a poctu kopiek v danom kole.
Netreba teda simulovat cely `Bridzik`/`Series` state machine na trening — staci
instanciovat `Round(round_number, first_player, shuffler)` priamo, opakovane,
s roznymi `round_number` (0-7, teda 8 az 1 karta v ruke). Kazdy `Round` je
samostatna self-play epizoda.
Vyhody:
- jednoduchsi self-play loop (ziadne series/game bookkeeping)
- vela nezavislych epizod, jednoduchá paralelizacia
**Curriculum vs. uniformne samplovanie (bod 4).** Povodny napad "zacat na
`round_number=7`" je zavadzajuci: pri 1 karte je tip masked na {0,1} a jedina
karta je vynutena — nula card-play rozhodnuti, ziadne ucenie, len smoke-test.
Realne ucenie je v kolach `round_number` 0-3 (6-8 kariet). Preto:
- `round_number` je aj tak v observacii, takze **default = uniformne samplovat
`round_number` 0-7** a nechat siet zdielat vahy naprieč velkostami ruk.
- Ak curriculum, tak **od tazkych (viac kariet) k lahsim**, nie naopak; alebo
aspon uniformne s miernym zvyhodnenim tazsich kol.
- `round_number=7` drzat len ako sanity/smoke test pipeline, nie ako trening.
## 1. State encoding (observation)
Spolocne pre guess aj play fazu, budovane z `Round` objektu pre daneho hraca:
- **vlastna ruka** — 32-dim multi-hot (4 farby x 8 hodnot)
- **round_number** — one-hot (8) alebo normalizovane cislo (urcuje velkost ruk)
- **tipy vsetkych 4 hracov** — 4x (flag "uz tipoval" + normalizovana hodnota)
- **vlastny tip** (po tipnuti) — kriticke pre play fazu (viem, ci este potrebujem
vyhrat kopku, alebo sa jej mam vyhybat)
- **kolko kopiek uz kazdy hrac vyhral v tomto kole** — 4 scalars, odvodene
z dokoncenych `Stash` objektov v `self.stashes`
- **aktualna kopka v procese** — 4 sloty (karta alebo prazdne) + `first_player`
aktualnej kopky
- **uz odohrane/videne karty v tomto kole** — 32-dim multi-hot (bod 1). KRITICKE:
bez toho observacia NIE JE Markovovska. Pri viac kartach (round_number 0-2)
su dve rovnake ruky s rovnakou aktualnou kopkou, ale roznou historiou uz
odohranych kariet, rozne stavy s roznym optimalnym tahom (vies, ci este visi
eso/cerven). Bez tejto zlozky sa siet nemoze naucit card-counting a strop hry
ostane nizky. Kodovat karty odohrane v predoslych dokoncenych `Stash`-och
(mimo tvojej ruky a mimo aktualnej rozohranej kopky).
- **(volitelne, neskor — bod 8) znama neúčasť supperov vo farbe (voids)** —
ked supper neprizna vynasanu farbu, prezradi void → per-hrac x per-farba
flag. Silna informacia, ale nechat na neskorsie rozsirenie.
**Egocentricka rotacia (bod 2) — povinny invariant.** Aby parameter sharing
medzi 4 sedadlami fungoval, VSETKY 4-hracske vektory (tipy, pocty vyhranych
kopiek, sloty aktualnej kopky, `first_player`) musia byt rotovane tak, ze
"ja" = index 0 a ostatni relativne (+1, +2, +3 v smere hry). Toto zapisat do
`encoding.py` ako tvrdy invariant + unit test — je to najpravdepodobnejsie
miesto tichej chyby, ktora pokazi ucenie.
Zamerne vynechane: priebezne skore/standings naprieč hrou — kedze odmena je
per-round nezavisla, optimalne rozhodnutie v danom kole na standings nezavisi.
**Velkost observacie (bod 5).** Povodny odhad ~80-100 floatov je podstrelený.
Ak sa 4 sloty aktualnej kopky koduju one-hot (4x32=128) + ruka 32 + videne
karty 32 + tipy/pocty/round_number/first_player, realny `input_dim` je skor
~200. Nie je to problem, len podla toho nastavit vstupnu vrstvu siete.
## 2. Akcny priestor + maskovanie
- **Guess**: 9 kategorii (0-8), maskovane na `0..(8-round_number)`; pre 4.
(posledneho) tipujuceho naviac zamaskovat hodnotu, ktora by sposobila
`BridzikException` (sucet tipov = pocet kopiek) — vypocitatelne vopred
z `self.guesses`. Zakazana hodnota = `(8-round_number) - sum(3 tipov)`;
ak vyjde mimo `0..(8-round_number)`, je uz aj tak nelegalna a nemaskuje sa
nic navyse (osetrit rozsah).
- **Play card**: 32 kategorii (rovnaka indexacia farba+hodnota ako hand-encoding),
maskovane na karty, ktore hrac realne ma A splnaju follow-suit pravidlo
(rovnaka logika ako v `Round.play_card`: farba prvej karty v kopke, inak
povinna cervena ak ju hrac ma).
## 3. Sieť
Zdielany "trup" (2 hidden layers, ~128-256 neuronov, ReLU) nad observation
vektorom (~80-100 floatov), s troma vystupmi:
- guess head (9 logitov)
- play head (32 logitov)
- value head (1 scalar) — odhad ocakavanej odmeny do konca kola (baseline
pre actor-critic)
`input_dim` nastavit podla realnej velkosti observacie (~200, viz bod 5
v sekcii 1), nie podla povodneho ~80-100.
Fazovy flag v observacii + maskovanie urcuje, ktora hlava je pouzitelna
v danom kroku (guess a play fazy sa nikdy neprelinaju).
## 4. Odmena a trening
- Odmena = 0 pocas kola; na konci kola kazdy hrac dostane
`points_summary[player]` (0 alebo `10+guess`) ako terminalnu odmenu za
VSETKY svoje rozhodnutia v danom kole (guess + vsetky `play_card` tahy).
Sparse terminal reward, ziadne discountovanie netreba — `gamma=1` (bod 9),
kolo ma max 9 rozhodnuti na hraca: round 0 = 1 tip + 8 kariet.
- Algoritmus: self-play PPO (prip. najprv jednoduchsie REINFORCE + baseline),
jedna zdielana siet hra vsetkych 4 hracov v kazdom `Round` (parameter
sharing, rovnaky princip ako AlphaGo Zero).
- **Normalizacia odmeny (bod 7).** `10+guess` je v rozsahu 10-18 a lisi sa
per kolo; pri miesanych `round_number` to zvysuje varianciu policy gradientu.
Standardizovat advantage per batch (odcitat priemer, delit std) — bezna
PPO praktika, tu je nutnejsia kvoli rozne velkym odmenam.
- Paralelizacia: `Round` instancie su nezavisle bez shared state, self-play
generovanie sa da paralelizovat cez multiprocessing naprieč jadrami CPU
(pripadne batchovanim viacerych epizod naraz cez sietovy forward).
**Caveat: hra nie je zero-sum (bod 3).** Je to 4-hracska general-sum hra —
viacero hracov moze naraz trafit tip a vsetci skoruju, zaroven sa o kopky
sutazi (`sum(kopky) = pocet kopiek`). Self-play so zdielanymi vahami preto
NEMA konvergencne zaruky ako AlphaGo Zero (2-hracska zero-sum); skonverguje
k *nejakemu* equilibriu, nie nutne k optimu, a moze oscilovat. Na ucebny
ciel to staci, ale: (a) nepredavat si to ako "AlphaZero-grade optimalitu",
(b) sledovat progres proti FIXNYM baseline-om (sekcia 5), nie len podla
self-play reward, ktory sa hybe s protihracom.
## 5. Vyhodnotenie
- priemerne body/kolo oproti baseline (nahodny legalny hrac, Monte Carlo
heuristicky tipper — pozri sekciu nizsie)
- presnost tipu (% kôl, kde sa tip presne trafil) — interpretovatelnejsia
metrika nez surove body
## Alternativa/doplnok pre tipovaciu fazu: Monte Carlo namiesto siete
Kedze tipovanie je v podstate odhad pravdepodobnosti pri neznamom rozdeleni
zvysnych kariet, da sa riesit aj bez siete:
1. **Naivna MC simulacia** — vygenerovat vela nahodnych rozdeleni zvysnych
kariet medzi ostatnych 3 hracov, odsimulovat kolo s jednoduchou heuristickou
hracou strategiou, spocitat rozdelenie poctu vlastnych kopiek. POZOR: kedze
bodujeme len presnu zhodu, spravny cieľ je **mod** rozdelenia, nie priemer.
POZOR 2 (bod 6 — "discard pile"): `deal_starting_cards` zahodí prvych
`4*round_number` kariet (`round_cards[4*round_number:]`), takze v kole NIE
su rozdane vsetky karty. MC teda z `32 - vlastna_ruka` kariet rozdá kazdemu
z 3 supperov len `(8-round_number)` kariet a **zvysok necha v neznamej kope
mimo hru** — nerozdavat vsetko medzi supperov, inak nadhodnotis, kolko
vysokych kariet/cervene supperi drzia.
2. **Silnejsia verzia** — rovnaky MC rollout, ale simulovat zvysok kola
s uz natrenovanou card-play sietou namiesto naivnej heuristiky (analogia
MCTS + value network v AlphaZero namiesto ciste nahodnych rolloutov).
Toto sa da pouzit ako rychly heuristicky baseline bez trenovania siete na
tipovanie vobec, alebo ako silnejsi hybrid s uz existujucou play sietou.
## Poradie implementacie
1. `rl/encoding.py` — cistě funkcie observation + mask (nad `Round` objektom),
testovatelne izolovane. Uz tu zapracovat bod 1 (videne karty) a bod 2
(egocentricka rotacia). Unit/property testy: maska NIKDY nepovoli tah, ktory
`Round.play_card`/`add_player_guess` odmietne (fuzz-test proti enginu);
rotacia je konzistentna pre vsetky 4 sedadla.
2. `rl/env.py` — step/reset wrapper okolo jedneho `Round` (nie celeho `Bridzik`)
3. **baseline hraci + evaluacny harness UZ TU** (nahodny legalny hrac, MC
heuristicky tipper podla sekcie vyssie) — nech je metrika k dispozicii od
prvej trenovacej epochy a da sa sledovat progres (bod 3: proti fixnym
baseline-om, nie len self-play reward).
4. sieť (PyTorch, trup + 3 hlavy) — `input_dim` podla realnej velkosti obs (~200)
5. self-play generator (paralelne `Round` epizody)
6. PPO update krok (advantage standardizovat per batch — bod 7)
7. (neskor, volitelne) rozsirit na cely `Series`/`Bridzik` self-play, ak by
sa ukazalo, ze cross-round dynamika (rotacia first_player a pod.) predsa
len nieco mení — podla bodu 1 to nie je ocakavane
## Technologie
- **PyTorch** — samostatny `requirements-rl.txt`, oddeleny od zakladneho
`requirements.txt` projektu
- vlastna mensia implementacia PPO (v duchu CleanRL) namiesto Stable-Baselines3/
RLlib — nas pripad (multi-agent self-play so zdielanymi vahami, maskovanie
akcii) sa bije s ich single-agent Gym abstrakciou viac, nez by pomohla
View File
+168
View File
@@ -0,0 +1,168 @@
"""Observation a action-mask encoding nad `Round` objektom z `bridzik.py`.
Ciste funkcie bez externych zavislosti (ziadny numpy/torch) -- vystupy su
obycajne zoznamy floatov/boolov, konverzia na tenzory je vecou volajuceho.
Tvrdy invariant (viz rl/DESIGN.md): VSETKY 4-hracske zlozky observacie su
egocentricky rotovane -- "ja" (parameter `player`) je vzdy index 0, ostatni
hraci +1/+2/+3 v smere hry. Bez tejto rotacie parameter sharing medzi
sedadlami nefunguje.
Masky zrkadlia pravidla enginu: maska NIKDY nesmie povolit akciu, ktoru by
`Round.add_player_guess` / `Round.play_card` odmietli, a naopak. Tuto zhodu
vynucuje fuzz-test v tests/test_encoding.py.
"""
from bridzik import Card, Card_colors, Card_values, ROUNDS_PER_SERIES
# Kanonicke poradie farieb a hodnot = poradie deklaracie v enum-och.
COLORS = list(Card_colors) # HEARTS, LEAVES, ACORNS, BELLS
VALUES = list(Card_values) # C7, C8, C9, C10, LOWER, UPPER, KING, ACE
N_CARDS = 32
N_GUESS_ACTIONS = 9 # tipy 0..8
N_PLAY_ACTIONS = N_CARDS # jedna akcia = jedna karta
_COLOR_INDEX = {color: i for i, color in enumerate(COLORS)}
_VALUE_INDEX = {value: i for i, value in enumerate(VALUES)}
# Layout observacie -- offsety su sucast verejneho kontraktu (testy aj siet
# sa na ne odkazuju menom, nie magickym cislom).
OFF_HAND = 0 # 32 multi-hot: vlastna ruka
OFF_SEEN = OFF_HAND + N_CARDS # 32 multi-hot: karty z dokoncenych kopiek
OFF_ROUND = OFF_SEEN + N_CARDS # 8 one-hot: round_number
OFF_PHASE = OFF_ROUND + ROUNDS_PER_SERIES # 1 flag: 1.0 = tipovacia faza
OFF_GUESSES = OFF_PHASE + 1 # 4 x (flag "uz tipoval", tip/8), rel. poradie
OFF_TRICKS = OFF_GUESSES + 8 # 4 x (vyhrane kopky / 8), rel. poradie
OFF_STASH = OFF_TRICKS + 4 # 4 x 32 one-hot: aktualna kopka, rel. poradie
OFF_STASH_LEADER = OFF_STASH + 4 * N_CARDS # 4 one-hot: rel. first_player kopky
OFF_VOIDS = OFF_STASH_LEADER + 4 # 4 hraci x 4 farby: dedukovane voidy, rel. poradie
OBS_DIM = OFF_VOIDS + 16 # = 233
def card_index(card: Card) -> int:
"""Index karty 0..31: farba (blok po 8) + hodnota."""
return _COLOR_INDEX[card.color] * 8 + _VALUE_INDEX[card.value]
def index_card(index: int) -> Card:
"""Inverzia card_index."""
return Card(COLORS[index // 8], VALUES[index % 8])
def relative_seat(seat: int, player: int) -> int:
"""Egocentricka rotacia: `player` -> 0, dalsi v smere hry -> 1, 2, 3."""
return (seat - player) % 4
def deduce_voids(rnd) -> dict:
"""Isto-dedukovane chybajuce farby hracov z priebehu kola.
Follow-suit pravidlo prezradza: kto nepriznal vynasanu farbu, uz ju nema;
kto pri tom nezahral ani cerven (tromf), nema ani tu. Vynasajuci hrac
neprezradza nic. Vracia dict seat -> set(Card_colors). Kedze karty pocas
kola len ubudaju, raz dedukovany void plati do konca kola.
"""
voids = {seat: set() for seat in range(4)}
for stash in rnd.stashes:
first = stash.get_first_card()
if first is None:
continue
for seat, card in stash.get_cards().items():
if seat == stash.first_player:
continue
if card.color != first.color:
voids[seat].add(first.color)
if card.color != Card_colors['HEARTS']:
voids[seat].add(Card_colors['HEARTS'])
return voids
def encode_observation(rnd, player: int) -> list:
"""Observacia kola z pohladu hraca `player` (OBS_DIM floatov v [0, 1]).
Funguje v oboch fazach (tipovanie aj hra) aj na terminalnom stave;
necita get_active_player(), takze sa da zavolat pre lubovolneho hraca
kedykolvek.
"""
obs = [0.0] * OBS_DIM
for card in rnd.player_cards[player]:
obs[OFF_HAND + card_index(card)] = 1.0
# Dokoncene kopky -> "videne karty"; jedina pripadna nedokoncena kopka
# (posledna) je aktualna rozohrana a koduje sa do slotov nizsie.
current_stash = None
for stash in rnd.stashes:
if stash.is_completed():
for card in stash.get_cards().values():
obs[OFF_SEEN + card_index(card)] = 1.0
else:
current_stash = stash
obs[OFF_ROUND + rnd.round_number] = 1.0
obs[OFF_PHASE] = 0.0 if rnd.is_guessing_completed() else 1.0
for seat, guess in rnd.guesses.items():
rel = relative_seat(seat, player)
obs[OFF_GUESSES + 2 * rel] = 1.0
obs[OFF_GUESSES + 2 * rel + 1] = guess / 8
tricks = rnd.get_stashes_winner_summary()
for seat in range(4):
obs[OFF_TRICKS + relative_seat(seat, player)] = tricks[seat] / 8
if current_stash is not None:
for seat, card in current_stash.get_cards().items():
rel = relative_seat(seat, player)
obs[OFF_STASH + rel * N_CARDS + card_index(card)] = 1.0
obs[OFF_STASH_LEADER + relative_seat(current_stash.first_player, player)] = 1.0
for seat, banned in deduce_voids(rnd).items():
rel = relative_seat(seat, player)
for color in banned:
obs[OFF_VOIDS + rel * 4 + _COLOR_INDEX[color]] = 1.0
return obs
def guess_mask(rnd) -> list:
"""Maska legalnych tipov (N_GUESS_ACTIONS boolov) pre aktivneho tipujuceho.
Zrkadli Round.add_player_guess: tip 0..(8 - round_number); poslednemu
(stvrtemu) tipujucemu je navyse zakazana hodnota, pri ktorej by sucet
tipov vysiel presne na pocet kopiek v kole.
"""
max_guess = 8 - rnd.round_number
mask = [g <= max_guess for g in range(N_GUESS_ACTIONS)]
if len(rnd.guesses) == 3:
forbidden = max_guess - sum(rnd.guesses.values())
if 0 <= forbidden <= max_guess:
mask[forbidden] = False
return mask
def legal_cards(hand: list, first_card) -> list:
"""Karty z `hand`, ktore smie hrac zahrat do kopky vynasanej `first_card`.
Zrkadli follow-suit logiku Round.play_card: povinna farba prvej karty
kopky; ak ju hrac nema, povinna cervena (tromf); ak nema ani tu,
lubovolna karta. Pri vynasani (`first_card is None`) lubovolna karta.
"""
if first_card is None:
return list(hand)
same_color = [c for c in hand if c.color == first_card.color]
if same_color:
return same_color
hearts = [c for c in hand if c.color == Card_colors['HEARTS']]
return hearts if hearts else list(hand)
def play_mask(rnd, player: int) -> list:
"""Maska legalnych kariet (N_PLAY_ACTIONS boolov) pre hraca `player`."""
stash = rnd.get_last_stash()
first_card = stash.get_first_card() if stash is not None else None
mask = [False] * N_PLAY_ACTIONS
for card in legal_cards(rnd.player_cards[player], first_card):
mask[card_index(card)] = True
return mask
+70
View File
@@ -0,0 +1,70 @@
"""Self-play prostredie nad jednym `Round`-om (viz rl/DESIGN.md).
Jedno kolo = jedna epizoda. Prostredie je multi-agentne a tahove: v kazdom
kroku je na tahu prave jeden hrac (`Decision.player`), akciu zan doda
volajuci (zdielana siet, heuristika, ...). Odmena je sparse a terminalna --
`Round.get_points_summary()` pre vsetkych 4 hracov naraz na konci kola.
Akcie: v tipovacej faze index tipu 0..8, v hracej faze index karty 0..31
(kanonicke cislovanie z rl/encoding.py). Legalne akcie urcuje
`Decision.mask`; nelegalna akcia prebuble ako BridzikException z enginu.
"""
from random import Random
from typing import NamedTuple
from bridzik import Round, ROUNDS_PER_SERIES
from rl.encoding import encode_observation, guess_mask, index_card, play_mask
PHASE_GUESS = 'guess'
PHASE_PLAY = 'play'
class Decision(NamedTuple):
"""Jeden rozhodovaci bod: kto je na tahu, v akej faze, co vidi a co smie."""
player: int
phase: str
obs: list
mask: list
class RoundEnv:
def __init__(self, rng: Random = None):
self.rng = rng if rng is not None else Random()
self.round = None
def reset(self, round_number: int = None, first_player: int = None) -> Decision:
"""Zacne novu epizodu; nezadane parametre sa sampluju uniformne."""
if round_number is None:
round_number = self.rng.randrange(ROUNDS_PER_SERIES)
if first_player is None:
first_player = self.rng.randrange(4)
self.round = Round(round_number, first_player, shuffler=self.rng.shuffle)
return self._decision()
def step(self, action: int):
"""Vykona akciu hraca na tahu.
Vracia (decision, rewards, done): pocas kola (Decision, None, False),
na konci kola (None, [body 4 hracov], True).
"""
if self.round is None or self.round.is_completed():
raise RuntimeError('Epizoda nebezi -- najprv zavolaj reset().')
player = self.round.get_active_player()
if not self.round.is_guessing_completed():
self.round.add_player_guess(player, action)
else:
self.round.play_card(player, index_card(action))
if self.round.is_completed():
return None, self.round.get_points_summary(), True
return self._decision(), None, False
def _decision(self) -> Decision:
player = self.round.get_active_player()
if not self.round.is_guessing_completed():
return Decision(player, PHASE_GUESS,
encode_observation(self.round, player),
guess_mask(self.round))
return Decision(player, PHASE_PLAY,
encode_observation(self.round, player),
play_mask(self.round, player))