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：
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'''：
# '''[[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。
#* 在PvP游戏中，[[团队组合]]的平衡性对于提升[[游戏体验]]和实现[[公平竞争]]至关重要。[[游戏设计师]]需要分析不同预定义团队组合之间的强度关系，例如[[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]]。
#* [[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。
#* [[游戏行业]]作为一个价值约2000亿美元的市场，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。
# '''现有平衡评估方法的局限性'''：
# '''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。
#* 目前，[[胜率]]、[[使用率]]或[[策略分布的熵]]等度量标准被用于不同游戏类型的平衡评估，但这些方法往往忽略了玩家技能的可变性和团队组合之间的相互制约关系，导致评估不够精确。
#* 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。
#* 传统的[[玩家技能评级系统]]，如[[Elo评级]]、[[TrueSkill]]和[[匹配评级]]，主要关注个人能力，而在团队组合的强度评估方面存在空白。
# '''新平衡度量方法的需求'''：
# '''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。
#* 为了更好地理解团队组合的强度关系并分析游戏平衡，本文提出了两个新的度量方法，通过计数[[非支配组合]]来扩展简单的胜率度量。这些方法基于[[Bradley-Terry模型]]和[[向量量化]]来估算胜率和相互制约关系，显著降低了传统胜率估算的计算复杂性。
#* 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。
#* 通过这种方法，研究者可以在不需要特定游戏知识的情况下，根据人类玩家的经验识别有用的组合类别，并准确指出它们的相互制约关系。
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。
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平衡评估方法的需求，以及现有方法的局限性。作者提出了一种新的方法论，通过学习团队组合的强度和相互制约关系，显著提高了游戏平衡评估和设计的效率。

2024年9月3日 (二) 10:44的最新版本

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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：

  1. 玩家对战（PvP）游戏平衡的重要性:
  2. 现有平衡评估方法的局限性:
  3. 新平衡度量方法的需求:
    • 为了更好地理解团队组合的强度关系并分析游戏平衡，本文提出了两个新的度量方法，通过计数非支配组合来扩展简单的胜率度量。这些方法基于Bradley-Terry模型和向量量化来估算胜率和相互制约关系，显著降低了传统胜率估算的计算复杂性。
    • 通过这种方法，研究者可以在不需要特定游戏知识的情况下，根据人类玩家的经验识别有用的组合类别，并准确指出它们的相互制约关系。

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平衡评估方法的需求，以及现有方法的局限性。作者提出了一种新的方法论，通过学习团队组合的强度和相互制约关系，显著提高了游戏平衡评估和设计的效率。

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