Proyecto Final: Computación en GPU

Integrantes: Jou-Hui Ho, Hojin Kang

Estructura del Proyecto

TestProyecto

Contiene los UnitTest desarrollados para el proyecto. Utiliza la librería CPPUnitTestFramework que viene incluida con Visual Studio Code. Los test se estructuran de la siguiente manera:

• TEST_CLASS: Todos los test que se encuentran bajo un mismo TEST_CLASS corresponden a tests para una misma clase de C++.
• TEST_METHOD: Cada TEST_METHOD contiene los test de una funcionalidad en particular de una clase de C++.

ProyectoGPU

Contiene la implementación de las distintas Clases implementadas en el proyecto. Una vista de alto nivel de la mayoría de las Clases implementadas se puede ver en el siguiente diagrama.

Los rectángulos rojos corresponden a partes del código en el que se pudo realizar alguna paralelización para volver el código más rápido. A continuación se presenta una breve descripción de las Clases implementadas y sus métodos más importantes.

• Suit y Value: Estas no son Clases. Corresponden a enum class que se utilizan para representar la pinta y valor de las cartas en el juego de Texas Hold'em.
• Card: Esta no es una Clase. Es un typedef para un std::pair que contiene contiene un Suit y un Value. Representa una de las 52 cartas posibles en el juego de Texas Hold'em. Hay funciones que utilizan Card en el namespace CardEvaluation, que se utilizan para comparar Card.
• Deck: Es una Clase que representa un mazo de cartas en el juego de Texas Hold'em. Siempre tiene 52 cartas que representan las 52 cartas en una baraja inglesa. Contiene el método reset() para reiniciar el mazo después de una partida (devuelve todas las cartas al mazo y las baraja), y el método drawCard() para sacar la siguiente carta del mazo.
• Agent: Es una Clase Abstracta que representa un agente que toma una decisión en una partida de Texas Hold'em. Sumado a la Clase Abstracta, se incluyen RandomAgent (toma decisiones aleatorias), LinearAgent (utiliza un vector linear para tomar la decisión) e InputAgent (una persona puede usar la línea de comando para poder tomar las decisiones). Los Agent tienen un método makeDecision() que toma la decisión dada un estado del juego.
• Player: Es una Clase que representa un jugador en una partida de Texas Hold'em. El Player tiene un Agent que toma las decisiones por el jugador. Además el jugador tiene un Hand que corresponden a las dos cartas en su mano en Texas Hold'em. El Player tiene métodos addCardToHand() para agregar una carta a su mano, resetHand() para borrar las cartas de su mano cuando termina una ronda, getHand() para ver las cartas de su mano, decide() para tomar una decisión a partir del agente que tiene, entre otros.
• TexasHoldem: Es una Clase que contiene la lógica del juego de TexasHold'em. La clase contiene punteros a los Player que están jugadno el juego, una referencia al Deck que se está utilizando, lleva la cuenta del dinero apostado y el estado del juego, entre otros. La Clase tiene métodos addPlayer()
  para agregar un jugador a la partida, playRound() para jugar una ronda, playMultipleRounds() para jugar múltiples rondas, además de métodos privados como determineWinner() que permite determinar el ganador de una ronda y evaluateHand() que permite evaluar el valor de una mano.
• Individual: Representa un individuo del Algoritmo Genético. Tiene un puntero a un jugador que está jugando la partida de Texas Hold'em. Lleva cuenta del puntaje que tiene el individuo en el juego y actualizaciones para el Algoritmo. Tiene métodos como crossOver() que realiza crossover con otro individuo, mutateStrategyElementByIndexVector() con lo que hace mutación, beginPlaying() y endPlaying() que le permite empezar y terminar de jugar una partida respectivamente.
• GeneticAlgorithm: Contiene la lógica para el Algoritmo Genético. Contiene un vector de individuos que corresponde a los individuos de la generación actual. Contiene métodos como trainOneEpoch() para entrenar una época del Algoritmo Genético, getCurrentIndividuals() para traer a los individuos de la generación actual, y evaluate() , crossover(), mutate(), selectBest() para las operaciones del Algoritmo Genético.

Para entrenar el Algoritmo Genético basta con correr el archivo main.cpp, lo cual entrena el Algoritmo Genético durante 100 generaciones, y guarda los individuos finales (además de cada 10 generaciones).