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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 <div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/summary|action=edit}} 编辑]</div>
-这篇论文探讨了在[[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，尤其是在需要分析预定义团队组合（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]]）的强弱关系的PvP游戏中，这对于增强[[游戏性]]和实现平衡非常必要。研究者开发了两种先进的度量方法，这些方法超越了简单的[[胜率]]，用于量化[[零和竞争]]场景中的平衡。这些度量方法源自胜率估算，采用[[Bradley-Terry模型]]进行强度评级近似，并通过[[向量量化]]进行对抗关系近似，显著降低了与传统胜率估算相关的计算复杂性。在这些模型的学习过程中，研究者识别出有用的组合类别，并确定它们的对抗关系，这与[[人类玩家]]的经验一致，而无需特定的游戏知识。该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，用于极小状态空间。该框架已在流行的在线游戏（包括[[帝国时代II]]、[[炉石传说]]、[[荒野乱斗]]和[[英雄联盟]]）中得到验证。这些游戏中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。
+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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