WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/background

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研究背景

在玩家對戰（PvP）遊戲中，團隊組合的平衡性分析對於遊戲設計師來說至關重要。這涉及到評估預定義團隊組合（如多人在線戰鬥競技場（MOBA）遊戲中的英雄組合或卡牌遊戲中的牌組）之間的強度關係，以增強遊戲玩法和實現平衡。當前，遊戲平衡的量化方法主要依賴於勝率、使用率或策略分布的熵等指標，但這些方法往往忽略了玩家技能的可變性和團隊組合之間的相互制約關係，導致評估不夠精確。傳統的玩家技能評級系統，如Elo評級、TrueSkill和匹配評級，主要關注個人能力，而在團隊組合的強度評估方面存在空白。因此，本文旨在提出一種新的方法，通過結合Bradley-Terry模型和神經網絡，來預測團隊組合的強度，並引入一種新的對抗表來提高預測精度，同時減少傳統勝率估計的計算複雜性。