扑克头条

2016 WSOP主赛事：十一月九人模拟赛分析

作者：马蒂·德比郡2025年06月07日
2016 WSOP主赛事：十一月九人模拟赛分析

距离2016年世界扑克系列赛主赛事结束仅剩一周多时间。决赛桌将于10月30日开始，但在此之前，PokerNews和Advanced Poker Training进行了一系列的十一月九人模拟赛，试图提供一些关于可能发生的事情的见解。

我们使用玩家的个人资料信息来为今年的十一月九人制定打法。然后，我们使用了Advanced Poker Training软件，该软件允许用户与人工智能机器人进行模拟游戏，并为每个玩家创建了单独的机器人。最终，我们在真实的主赛事参数下，让这些机器人互相较量。

APT机器人被设计成像真人一样打牌，虽然十一月九人的机器人并非完美复制品，但它们旨在通过将关于每个人的信息映射到42个不同的可配置特征，来模仿2016年十一月九人的打法。还加入了一些类似人类的特征，包括每个人在数百万观众面前争夺世界冠军时会如何反应。

我们做出了两个预测，包括每个玩家根据其筹码数量占总筹码的百分比而获得的胜场数，以及使用独立筹码模型（ICM）获得的平均奖金。我们总共运行了100次模拟。

玩家的个人资料、更多关于该过程的信息以及整个结果都可以在该系列的第一部分中找到。

该系列第二部分重新播放并分析了一些关键牌局，这些牌局导致Cliff Josephy机器人赢得的奖金减少，而Qui Nguyen和Fernando Pons机器人赢得的奖金多于预期。

2016 WSOP November Nine

对于该系列的第三部分，PokerNews询问了APT的运营总监兼原始软件开发人员Steve Blayto，来分析每个机器人的打法，并向我们提供了它赢得比赛的个人关键因素和需要避免的陷阱：

Cliff Josephy
获胜策略：当成功时，Josephy机器人利用其筹码优势和经验来给对手施加压力。当情况不妙时，它也会调整回紧致激进的打法。这方面的证据是，该机器人77%的时间都进入了前四名，这甚至比总奖金获胜的Qui Nguyen机器人所能做到的还要频繁。此外，他从未获得第八或第九名，这是其他机器人无法声称的。
要避免的：在我们的模拟中，Josephy机器人早期与Nguyen和Gordon Vayo机器人发生了太多的大对抗。Nguyen机器人以赌徒而闻名，而Vayo机器人有时也被认为打法松散激进。此外，由于他们彼此认识，Vayo机器人不太可能让Josephy欺负他。Josephy机器人可以做出的一项调整是，稍微更有选择性地针对较小的筹码。
Qui Nguyen
获胜策略：在我们的模拟中，Nguyen机器人攻击打法胆怯的对手。很明显，该机器人应该利用他作为赌徒的声誉，让其他玩家害怕与他对抗。它应该让其他玩家三思而后行再加注，因为它总是对他们构成全下的威胁。
要避免的：在我们的模拟中，Nguyen机器人获得第一名的次数比预期的多了30%；然而，它的总奖金仅增加了9%。翻译：它经常崩溃和烧毁。该机器人需要控制侵略性，选择正确的位置，并记住主赛事决赛桌并非一场全有或全无的比赛。
Gordon Vayo
获胜策略：Vayo机器人应该采取稳妥的方法，避免大对抗。使用这种策略，该机器人在我们的模拟中，其预测奖金超出了5%。它也超过一半的时间进入了前三名。
要避免的：Vayo作为一名在线玩家的历史表明，他需要确保保持耐心。按照设计，该机器人大部分时间都在松散激进和紧致激进之间走钢丝——但根据我们的模拟，它真的应该尽量留在该线的较紧一侧。如果该机器人让松散的玩家互相残杀，它很容易晋升到前三名，在那里有大笔奖金。
Kenny Hallaert
获胜策略：就像Vayo一样，Hallaert机器人在我们的模拟中，打法紧致激进有效。它有45%的时间进入了前三名，并且总体上比预期的多赢了3%的奖金。
要避免的：虽然Hallaert是一位经验丰富的玩家，并且该机器人被设计成像他一样打牌，但他不可能像Josephy或Vayo那样经历了那么多小时。因此，该机器人在避免与这两位玩家进行深度的翻后对抗时表现最佳，在这种对抗中，经验往往会获胜。
Michael Ruane
获胜策略：Ruane也是一位经验丰富的在线玩家。鉴于该机器人以中等的筹码量（第五名）开始，其策略应该很明确：尝试积极地对抗短筹码，同时避免大筹码。该机器人在我们的模拟中未能做到这一点，受到了一个牌桌抽签的阻碍，其中包括四个比他大的筹码中的两个直接在他右边，另外两个直接在他左边。
要避免的：在我们的模拟中，Ruane机器人一开始打得太紧，经常在前几个级别中损失大量筹码。它逐渐开始放松，但恢复的频率不够。它以第五名的筹码开始，但结果仍然有近50%的时间都以第六名或更差的成绩结束。
Vojtech Ruzicka
获胜策略：与Ruane类似，Ruzicka机器人在我们的模拟中早期就陷入困境，也受到了牌桌抽签的阻碍。一旦Fernando Pons机器人被淘汰，他的左边就只剩下巨大的筹码。需要进一步的研究才能找到Ruzicka的最佳策略。考虑到上述牌桌抽签问题，该机器人可能别无选择，只能打得超紧。
要避免的：Ruzicka似乎不习惯成为焦点，并且需要确保紧张情绪不会成为一个因素。这个因素被纳入了模拟中，也许导致他未能达到预期，低于预期4%。
Griffin Benger
获胜策略：当有机会时，Griffin机器人试图从他周围的短筹码中缓慢地积累筹码。该机器人能够经常从他右边的玩家那里重新窃取，包括Ruane、Vayo和Hallaert。Benger一开始有足够的筹码，可以使他们中的任何一个人都瘫痪，而且他们都想避免这种情况。这并不容易，但Benger是这一群人中最有经验的玩家之一，所以如果有人能做到，他就能做到。
要避免的：Benger机器人在我们的模拟中遇到了所有玩家中最多的困难，比预期少赢了12%的奖金。该机器人未能有效地实施上述游戏计划。只有时间才能证明真正的Griffin Benger是否会成功。就该机器人而言，诚然，在代码中实施上述策略很困难。
Jerry Wong
获胜策略：简单明了：Wong需要在早期翻倍。然后他将有足够的筹码来玩一场合理的比赛。
要避免的：在我们的模拟中，Wong超过50%的时间都以第八名或第九名出局。回想起来，也许该机器人过于极端地试图在早期翻倍。另一方面，奖金的跳跃最初很小，也许值得冒险尝试翻倍。我确信Wong会对此进行一些计算。
Fernando Pons
获胜策略：Fernando Pons机器人让我们所有人震惊，在我们的模拟中，他比预期的多赢了19%的奖金，甚至五次都赢得了全部。由于盲注从250K/500K开始，毫无疑问Pons需要翻倍几次，而且他没有筹码来等待完美的情况。在我们的模拟中，他有40%的时间都以第九名出局，有74%的时间都进入了后三名，这并不令人惊讶。然而，他在比赛的任何时候都不害怕冒险，并且该策略得到了回报。
要避免的：虽然Pons机器人五次获得第一名，但他的过度激进的打法使他未能有效地进入其他前几名（第二名：四次，第三名：零次）。也许该机器人可以通过在翻倍一两次后表现出一些克制来改进。它可能没有赢得五次，但它可以增加更多的前三名成绩，并且可能总体上赢得更多奖金。

下周，在现场主赛事决赛桌之前，我们将回顾整个模拟十一月九人系列赛。