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== 主要结论与贡献 ==
这篇论文的主要结论与贡献包括：
1. 提出了两种新的衡量游戏平衡的指标：Top-D Diversity（顶级多样性）和Top-B Balance（顶级平衡性），这些指标超越了简单的胜率分析，考虑了对抗关系。
2. 开发了一种基于Bradley-Terry模型和神经网络的方法来预测团队组合的实力，并通过向量量化技术学习对抗表，以提高预测精度并减少计算复杂性。
3. 引入了一种新的损失函数VQ Mean Loss，以改善在小状态空间下的编码本利用率，这对于有效学习对抗表至关重要。
4. 通过实验验证了所提出方法在多个流行的在线游戏（如《帝国时代II》、《炉石传说》、《荒野乱斗》和《英雄联盟》）中的有效性，展示了与传统的成对胜率预测相当的准确性，同时提供了更好的分析可管理性。
5. 论文还探讨了如何将这些平衡度量应用于游戏平衡的实际调整，提供了对游戏设计者在平衡更新方面的指导，并讨论了平衡度量在游戏设计中的其他潜在应用，如体育、电影偏好、同伴评分和选举等竞争场景。