石头剪刀布智能体对战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：石头剪刀布,策略分析,博弈论,人工智能,游戏对战,随机策略,纳什均衡
数据概述
本数据集包含石头剪刀布（Rock Paper Scissors，简称RPS）竞赛中智能体对战的完整记录，数据涵盖了智能体在游戏过程中的动作选择和对应的奖励信息。数据来源于RPS环境的评估运行，记录了两个智能体在多轮比赛中的策略对抗情况。通过分析这些数据，可以深入理解不同策略在博弈过程中的表现，以及如何评估一个策略是否接近最优或随机策略。此外，数据中还提供了对抗双方的动作序列，为研究博弈行为和策略优化提供了丰富的素材。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 策略分析与优化：研究人员可以利用数据集中的动作和奖励信息，分析智能体的策略模式，评估其是否接近最优策略（如纳什均衡）或随机策略，进而优化博弈算法。
2. 博弈论研究：数据集为研究博弈论中的纳什均衡、随机策略以及智能体之间的动态交互提供了实证依据。
3. 人工智能与机器学习：数据可用于训练和测试强化学习模型，模拟智能体在多轮博弈中的决策过程，探索如何在不确定环境中实现最优策略。
4. 游戏开发与对战分析：游戏开发者可以利用此数据集设计更智能的游戏AI，并优化玩家对战体验。
5. 教育与科普：数据集适合用于教学场景，帮助学生理解博弈论、策略对抗以及人工智能决策的原理。
数据集背景说明
本数据集来源于一次石头剪刀布智能体竞赛，竞赛旨在通过模拟智能体之间的对战，研究不同策略在博弈过程中的表现。通过对大量游戏记录的分析，可以探索以下几个关键问题：
- 智能体的策略是否能够被识别为最优策略或随机策略？
- 如何评估一个策略的“随机性”程度？
- 在长期对战中，是否存在稳定的均衡策略？
数据集中的每一场对战都记录了智能体的动作序列（如石头、剪刀、布）以及对应的奖励（如胜、负、平）。这些信息为研究博弈行为提供了直观且详细的数据支持。
数据结构与字段说明
- game_id：每场对战的唯一标识符。
- agent_1_action：智能体1在每一轮中的动作选择（石头、剪刀、布）。
- agent_2_action：智能体2在每一轮中的动作选择（石头、剪刀、布）。
- agent_1_reward：智能体1在每一轮中的奖励值（胜、负、平）。
- agent_2_reward：智能体2在每一轮中的奖励值（胜、负、平）。
- round_number：当前对战的轮次编号。
- environment_details：对战环境的相关信息，如随机种子、回合限制等。
数据特征与规模
- 数据规模：包含超过10,000场对战记录，每场对战包含50至100轮动作。
- 数据分布：动作选择（石头、剪刀、布）在整体数据中分布均衡，符合博弈规则的随机性要求。
- 时间范围：数据记录来自不同时间点的模拟对战，覆盖了多种智能体策略的对抗场景。
数据来源与引用
本数据集基于以下资源构建：
1. Rock Paper Scissors - Nash Equilibrium Strategy & Rock Paper Scissors - Agents Comparison
作者：Yaroslav Isaienkov
2. (Not so) Markov
作者：Alexander Samarin
3. LB simulation
作者：Ant 🐜
此外，数据集还受到经典博弈论著作《美丽心灵》（A Beautiful Mind）的启发，探讨了博弈行为与策略在现实中的应用。
数据应用示例
1. 策略优化：通过分析智能体的动作序列和奖励分布，研究人员可以识别出特定的游戏模式或策略弱点，进而优化智能体的决策算法。
2. 随机策略评估：通过比较智能体的策略与随机策略的差异，可以评估其策略的“随机性”程度，判断其是否接近随机策略或最优策略。
3. 教育场景：数据集可以用于教学，帮助学生理解博弈论中的纳什均衡、策略对抗以及人工智能决策的实现原理。
注意事项
- 数据中的动作选择和奖励信息均为标准化记录，符合石头剪刀布游戏规则。
- 数据集中的智能体策略可能包含随机性，部分策略可能接近随机策略，这为研究提供了丰富的分析维度。
- 使用数据时需注意保护隐私，确保分析过程合法合规。
通过本数据集，研究人员、开发者和教育工作者可以深入探索石头剪刀布博弈中的策略行为，为相关领域的研究与应用提供重要支持。
