Iteration

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概述

迭代是撲克策略分析中常用的概念，特別是在博弈論最優 (GTO) 策略計算和機器學習模型中。它指的是重複執行一個演算法或模擬過程，不斷調整參數或策略，使結果逐漸接近理想目標。

應用場景

GTO求解器

在GTO求解器中，迭代是核心機制。求解器通過迭代重複應用反事實遺憾最小化 (CFR) 等演算法來計算納什均衡策略。每次迭代更新每個決策點的動作頻率。隨著迭代次數增加，策略的遺憾值逐漸降低，最終收斂到近似最優解。典型的求解器如PioSolver和MonkerSolver通常需要數百萬次迭代才能獲得高精度策略。

策略學習與調整

在人工或輔助學習過程中，玩家也使用迭代的概念。例如，首先基於當前策略模擬一手牌，收集結果數據，然後分析偏差並調整策略，再重新模擬。這個「模擬-評估-調整」的循環就是一次迭代。通過多次迭代，策略可以適應特定對手或場景。

數據模擬

蒙地卡羅模擬等隨機方法也依賴於迭代。每次迭代隨機生成一手牌歷史並統計結果。經過大量迭代後，可以獲得近似機率分佈。例如，計算特定手牌的權益時，通常會進行數十萬次模擬。

注意事項

需要在迭代次數、收斂條件和計算資源之間取得平衡。迭代次數過少可能導致策略不精確；過多則耗時。實務中，通常設定可接受的誤差閾值或固定迭代次數（例如100萬次）。