WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/background:修订间差异
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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面: | |||
# '''[[玩家对战]]([[PvP]])[[游戏平衡]]的重要性''': | |||
#* 在PvP游戏中,[[团队组合]]的平衡性对于维持[[玩家参与度]]和[[竞争公平性]]至关重要。团队组合,如[[多人在线战斗竞技场]]([[MOBA]])游戏中的[[英雄组合]]或[[卡牌游戏]]中的[[牌组]],是玩家策略和游戏多样性的关键。 | |||
#* [[游戏行业]]依赖于这些组合提供的多样性和参与度,以反映玩家的个性并保持市场竞争力。然而,优化玩家参与度和竞争公平性的关键,在于保持不同团队组合之间的合理强度关系,这对于追求胜利的玩家和追求平衡的游戏设计师来说都是一个挑战。 | |||
# '''现有平衡评估方法的局限性''': | |||
#* 目前,[[胜率]]、[[使用率]]或[[策略分布]]的[[熵]]等是不同游戏类型中用于平衡评估的可用度量。然而,这些度量在评估平衡时往往忽略了[[玩家技能]]的可变性和团队组合之间的对抗关系,导致评估不准确。 | |||
#* 传统的玩家技能评级,如[[Elo评级]]、[[TrueSkill]]和[[匹配评级]],主要关注个人能力,而在团队组合的实力评估方面存在差距。 | |||
# '''新平衡度量方法的需求''': | |||
#* 为了更好地理解团队组合之间的强度关系并分析游戏平衡,本文提出了两个超越简单胜率的高级度量方法,这些方法通过[[Bradley-Terry模型]]和[[向量量化]]来估算胜率和对抗关系,显著降低了与传统胜率估算相关的计算复杂性。 | |||
#* 这些方法在学习过程中识别出有用的组合类别,并确定它们的对抗关系,与人类玩家的经验相符,而无需特定的游戏知识。本文的方法论在流行的在线游戏,如[[帝国时代II]]、[[炉石传说]]、[[荒野乱斗]]和[[英雄联盟]]中得到了验证,其观察到的强度关系准确性与传统的成对胜率预测相当,同时提供了更易于管理的复杂性进行分析。 | |||
综上所述,这篇文献的背景强调了在PvP游戏设计中对更精确的平衡评估工具的需求,以及现有方法的局限性。作者提出了一种新的方法论,通过考虑不可传递性的同时保持分析的可行性复杂度,来提高游戏平衡评估和设计。 |