WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/summary：修订间差异

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这篇论文是关于在玩家对战（PvP）游戏中，如何量化平衡性的研究。主要内容包括：

引言：介绍了在PvP游戏中，团队组合的平衡性对于玩家参与度和竞争公平性的重要性，并提出了量化平衡性的挑战。
游戏平衡：讨论了游戏设计师如何通过各种机制和数值框架来增强玩家体验，并维持合理的难度和挑战水平。
学习评分表和对策表：提出了一种结合Bradley-Terry模型和神经网络的方法来预测团队组合的强度，并引入了一个对策表来处理胜率中的循环优势或非传递性问题。
准确性的强度关系：通过在不同游戏中的实验，验证了所提出方法在预测比赛结果准确性方面的表现，并讨论了超参数对对策表训练的影响。
新的平衡度量：基于估计的胜率和定义的对策关系，提出了两种新的游戏平衡度量方法：Top-D Diversity和Top-B Balance，用于评估游戏中不同组合的多样性和平衡性。
案例研究：通过在《帝国时代II》和《炉石传说》两款游戏中应用新的平衡度量方法，展示了如何直接对游戏机制进行平衡性调整的建议。
结论和未来工作：总结了本研究在PvP游戏组合平衡性量化分析中的贡献，并提出了未来研究的方向，包括将该方法扩展到更广泛的竞争场景中。

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-== 核心内容 ==
+这篇论文是关于在[[玩家对战]]（[[PvP]]）游戏中，如何量化[[平衡性]]的研究。主要内容包括：
-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。
+# '''引言'''：介绍了在PvP游戏中，[[团队组合]]的平衡性对于[[玩家参与度]]和[[竞争公平性]]的重要性，并提出了量化平衡性的挑战。
-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。
+# '''游戏平衡'''：讨论了[[游戏设计师]]如何通过各种机制和数值框架来增强玩家体验，并维持合理的难度和挑战水平。
+# '''学习评分表和对策表'''：提出了一种结合[[Bradley-Terry模型]]和[[神经网络]]的方法来预测团队组合的强度，并引入了一个对策表来处理胜率中的循环优势或非传递性问题。
+# '''准确性的强度关系'''：通过在不同游戏中的实验，验证了所提出方法在预测比赛结果准确性方面的表现，并讨论了[[超参数]]对对策表训练的影响。
+# '''新的平衡度量'''：基于估计的胜率和定义的对策关系，提出了两种新的游戏平衡度量方法：[[Top-D Diversity]]和[[Top-B Balance]]，用于评估游戏中不同组合的多样性和平衡性。
+# '''案例研究'''：通过在《[[帝国时代II]]》和《[[炉石传说]]》两款游戏中应用新的平衡度量方法，展示了如何直接对游戏机制进行平衡性调整的建议。
+# '''结论和未来工作'''：总结了本研究在PvP游戏组合平衡性量化分析中的贡献，并提出了未来研究的方向，包括将该方法扩展到更广泛的竞争场景中。

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