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A roleta europeia, com a sua conhecida vantagem da casa de aproximadamente 2,7%, apresenta um desafio matematicamente impossível de vencer para qualquer jogador a longo prazo. Apesar desta desvantagem inerente, a motivação por trás da criação de um agente de aprendizagem por reforço profundo (RL) para jogar reside não no ganho financeiro, mas na exploração dos limites das técnicas de RL quando confrontadas com quase pura aleatoriedade e um ambiente saturado de ruído. Este projeto visa ultrapassar os limites do que os métodos modernos de deep learning podem alcançar num ambiente onde a estratégia ótima é simplesmente abster-se de jogar. O experimento atua como um teste de stress para algoritmos de RL, examinando a sua capacidade de encontrar padrões significativos essencialmente em ruído branco.\n\nO espaço de ações na roleta europeia é surpreendentemente rico, compreendendo 47 escolhas discretas. Estas variam desde 37 apostas diretas em números individuais (0-36) oferecendo um pagamento de alto risco e alta recompensa de 35:1, até várias apostas externas como cores, paridade, intervalos altos/baixos e dezenas, que proporcionam menor risco mas também menores razões de pagamento. Uma inclusão importante é a ação "PASSAR", que representa a decisão de não fazer uma aposta e frequentemente surge como a escolha mais prudente dada a vantagem da casa. O agente deve ponderar não só qual aposta fazer, mas também o perfil de risco implícito associado a cada ação.\n\nA representação do estado integra dois componentes: um buffer histórico dos últimos 20 giros e uma razão de ganho que reflete o saldo atual em relação ao valor inicial. Embora os resultados da roleta sejam independentes e identicamente distribuídos, o buffer histórico permite que modelos de sequência tentem detectar padrões, apesar da futilidade estatística. Crucialmente, incluir a razão de ganho permite ao agente contextualizar a sua estratégia com base no desempenho, diferenciando o comportamento quando o agente está em vantagem versus quando está significativamente em desvantagem. Este contexto financeiro ajuda a desenvolver uma política mais matizada que se adapta às flutuações do saldo.\n\nO sistema de recompensas é determinístico e segue de perto as regras de pagamento da roleta. Recompensas positivas são escassas e frequentemente ofuscadas por retornos negativos, criando um ambiente de aprendizagem rigoroso. Vitórias em apostas diretas pagam +35 unidades, enquanto apostas mais simples como vermelho ou preto rendem +1 unidade. Perdas incorrem uniformemente numa penalização de -1, e a ação PASSAR não gera recompensa. Este cenário de recompensas escassas e maioritariamente negativas é um desafio clássico para RL, exigindo exploração robusta e estabilidade no treino.\n\nA arquitetura usada para o agente foca-se na estabilidade e eficiência do treino. Embora redes Long Short-Term Memory (LSTM) inicialmente parecessem apropriadas devido à natureza sequencial da entrada, camadas de normalização por lote (BatchNorm) revelaram-se mais eficazes. BatchNorm estabiliza as ativações durante o treino, suavizando o gradiente e acelerando a convergência. A rede primeiro incorpora cada resultado de giro num vetor de 64 dimensões para capturar relações latentes, como a proximidade dos vizinhos na roda, depois achata e passa por camadas densas equipadas com BatchNorm. Uma sub-rede separada processa a razão de ganho, com ambos os conjuntos de características concatenados antes das camadas densas finais produzirem valores Q para todas as ações possíveis.\n\nUma inovação chave é a utilização do Double DQN para mitigar o viés de sobrestimação inerente aos algoritmos DQN padrão. Ao desacoplar as redes de seleção e avaliação de ações, o Double DQN reduz previsões otimistas dos valores Q que podem induzir o agente a sobrevalorizar ações perdedoras. Este mecanismo é especialmente importante na roleta, onde a sobrestimação pode mascarar a realidade de que PASSAR é frequentemente a política ótima.\n\nEmbora redes LSTM possam não beneficiar o agente principal devido à falta de dependências temporais nos giros da roleta, elas permanecem úteis como modelos preditivos dentro do sistema. Esta abordagem dual aproveita diferentes arquiteturas pelas suas forças: BatchNorm estabiliza o Q-learning, enquanto LSTMs tentam a previsão de sequências num ambiente ruidoso. A exploração destas arquiteturas fornece insights valiosos sobre a dinâmica do treino de RL quando enfrentam ambientes dominados pela aleatoriedade e recompensas escassas.
