WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/conclusion

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主要結論與貢獻

這篇論文的主要結論與貢獻包括： 1. 提出了兩種新的衡量遊戲平衡的指標：Top-D Diversity（頂級多樣性）和Top-B Balance（頂級平衡性），這些指標超越了簡單的勝率分析，考慮了對抗關係。 2. 開發了一種基於Bradley-Terry模型和神經網絡的方法來預測團隊組合的實力，並通過向量量化技術學習對抗表，以提高預測精度並減少計算複雜性。 3. 引入了一種新的損失函數VQ Mean Loss，以改善在小狀態空間下的編碼本利用率，這對於有效學習對抗表至關重要。 4. 通過實驗驗證了所提出方法在多個流行的在線遊戲（如《帝國時代II》、《爐石傳說》、《荒野亂鬥》和《英雄聯盟》）中的有效性，展示了與傳統的成對勝率預測相當的準確性，同時提供了更好的分析可管理性。 5. 論文還探討了如何將這些平衡度量應用於遊戲平衡的實際調整，提供了對遊戲設計者在平衡更新方面的指導，並討論了平衡度量在遊戲設計中的其他潛在應用，如體育、電影偏好、同伴評分和選舉等競爭場景。