Fixed Strategy 기반 반복 게임 분석을 통한 Poker EV 최적화 툴 설계

Context

기존 Poker Solver는 단일 핸드 기반의 equilibrium strategy 산출에 집중하여 반복되는 상황에서의 전략적 가치 분석에 한계 노출. 특히 Rake가 존재하는 상황에서 단순 1회성 최적해와 반복 게임 내 고정 전략의 가치 차이를 정밀하게 측정할 필요성 제기.

Technical Solution

• Baseline Profile 설정 후 Hero의 Action Probability를 미세 조정하여 Candidate Strategy를 생성하는 Systematic Enumeration 구조 설계
• Hero의 고정 전략에 대응하는 Villain의 Exact Best Response를 산출하여 최악의 시나리오 기반 Hero EV를 도출하는 검증 파이프라인 구축
• 단순 Positive EV가 아닌 Baseline 대비 우위 여부를 판별하는 robustly_profitable 필터링 로직 적용
• 경제적 적응 마감 시한인 T_deadline과 관측 분포 민감도 추정치인 T_detect를 통해 반복 게임의 시간적 제약 조건 모델링
• Pure Strategy 열거 방식의 Response Engine을 통한 소규모 Finite Tree 분석 최적화