WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/summary

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這篇論文是關於在玩家對戰（PvP）遊戲中，如何量化平衡性的研究。主要內容包括：

1. 引言：介紹了在PvP遊戲中，團隊組合的平衡性對於玩家參與度和競爭公平性的重要性，並提出了量化平衡性的挑戰。
2. 遊戲平衡：討論了遊戲設計師如何通過各種機制和數值框架來增強玩家體驗，並維持合理的難度和挑戰水平。
3. 學習評分表和對策表：提出了一種結合Bradley-Terry模型和神經網絡的方法來預測團隊組合的強度，並引入了一個對策表來處理勝率中的循環優勢或非傳遞性問題。
4. 準確性的強度關係：通過在不同遊戲中的實驗，驗證了所提出方法在預測比賽結果準確性方面的表現，並討論了超參數對對策表訓練的影響。
5. 新的平衡度量：基於估計的勝率和定義的對策關係，提出了兩種新的遊戲平衡度量方法：Top-D Diversity和Top-B Balance，用於評估遊戲中不同組合的多樣性和平衡性。
6. 案例研究：通過在《帝國時代II》和《爐石傳說》兩款遊戲中應用新的平衡度量方法，展示了如何直接對遊戲機制進行平衡性調整的建議。
7. 結論和未來工作：總結了本研究在PvP遊戲組合平衡性量化分析中的貢獻，並提出了未來研究的方向，包括將該方法擴展到更廣泛的競爭場景中。