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<!-- 不要移除下面第一行,如果有编辑错误,请直接修改第二行以后的内容 --> <div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/summary|action=edit}} 编辑]</div> == 核心内容 == 在这篇论文中,作者们探讨了在玩家对战(PvP)游戏中,如何量化平衡性的问题。这对于游戏设计师来说至关重要,尤其是在MOBA游戏或卡牌游戏中,分析预定义团队组合(如英雄组合或牌组)的实力关系对于增强游戏性和实现平衡非常必要。研究者们开发了两种先进的度量方法,超越了简单的胜率,用于量化零和竞争场景中的平衡。这些度量方法基于Bradley-Terry模型的实力评级近似和通过向量量化的对抗关系近似,显著降低了与传统胜率估计相关的计算复杂性。 研究过程中,作者们识别出有用的组合类别,并准确指出它们的对抗关系,这与人类玩家的经验相符,而无需特定的游戏知识。他们的方法依赖于一种简单的技术,通过确定性的向量量化过程增强码本在离散表示中的利用率,适用于极小状态空间。该框架已在包括《帝国时代II》、《炉石传说》、《荒野乱斗》和《英雄联盟》等流行在线游戏中得到验证。这些游戏中观察到的实力关系准确性与传统的成对胜率预测相当,同时也提供了更易于管理的复杂性进行分析。最终,研究结果有助于更深入地理解PvP游戏动态,并提出了一种显著改进游戏平衡评估和设计的方法。
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