WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1
本文的基本信息如下：
- 標題：Identifying and Clustering Counter Relationships of Team Compositions in PvP Games for Efficient Balance Analysis
- 中文標題：識別和聚類PvP遊戲中團隊組成的對抗關係以進行高效的平衡分析
- 發布日期：2024-08-30T10:28:36+00:00
- 作者：Chiu-Chou Lin, Yu-Wei Shih, Kuei-Ting Kuo, Yu-Cheng Chen, Chien-Hua Chen, Wei-Chen Chiu, I-Chen Wu
- 分類：cs.AI, cs.GT, cs.IR, cs.LG, cs.MA
- 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2408.17180v1
摘要：如何在遊戲環境中量化平衡性？這個問題對於遊戲設計師來說至關重要，尤其是在玩家對戰（PvP）遊戲中，分析預定義團隊組合（如多人在線戰術競技遊戲中的英雄組合或卡牌遊戲中的牌組）之間的強度關係對於增強遊戲體驗和實現平衡至關重要。我們開發了兩種先進的度量方法，這些方法超越了簡單的勝率，用於量化零和競爭場景中的平衡性。這些度量方法源自勝值估計，通過Bradley-Terry 模型進行強度評級近似和通過矢量量化進行對抗關係近似，顯著降低了傳統勝值估計的計算複雜度。在這些模型的學習過程中，我們識別出有用的組合類別並確定它們的對抗關係，這與人類玩家的經驗一致，而無需特定的遊戲知識。我們的方法依賴於一種簡單的技術，通過確定性矢量量化過程在極小的狀態空間中增強代碼本的利用率。我們的框架已在《帝國時代 II》、《爐石傳說》、《荒野亂鬥》和《英雄聯盟》等熱門網絡遊戲中得到驗證，這些遊戲中觀察到的強度關係的準確性可與傳統的成對勝值預測相媲美，同時也提供了更易於管理的分析複雜度。最終，我們的研究成果有助於更深入地理解 PvP 遊戲動態，並提出了一種顯著改進遊戲平衡評估和設計的方法。
章節摘要
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
研究背景
這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：
- 玩家對戰（PvP）遊戲平衡的重要性:
- 現有平衡評估方法的局限性:
- 新平衡度量方法的需求:
- 為了更好地理解團隊組合的強度關係並分析遊戲平衡，本文提出了兩個新的度量方法，通過計數非支配組合來擴展簡單的勝率度量。這些方法基於Bradley-Terry模型和向量量化來估算勝率和相互制約關係，顯著降低了傳統勝率估算的計算複雜性。
- 通過這種方法，研究者可以在不需要特定遊戲知識的情況下，根據人類玩家的經驗識別有用的組合類別，並準確指出它們的相互制約關係。
綜上所述，這篇文獻的背景強調了在PvP遊戲設計中對更精確平衡評估方法的需求，以及現有方法的局限性。作者提出了一種新的方法論，通過學習團隊組合的強度和相互制約關係，顯著提高了遊戲平衡評估和設計的效率。
問題與動機
作者面對的是在玩家對戰（PvP）遊戲中，如何量化遊戲平衡的問題。具體問題包括：
- 團隊組合的強度關係分析：在PvP遊戲中，分析預定義團隊組合（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)之間的強度關係對於增強遊戲性和實現平衡至關重要。
- 傳統勝率評估的局限性：目前依賴的勝率、使用率或策略分布的熵等量化措施忽略了玩家技能的可變性和團隊組合之間的對抗關係，導致評估不夠精確。
- 遊戲平衡的多維評估：需要一種解決方案，能夠在保持分析可行性的同時，考慮勝率中的非傳遞性或循環優勢，如石頭剪刀布動態。
研究方法
這篇研究論文的工作方法主要圍繞開發和應用先進的度量方法來量化玩家對戰（PvP）遊戲中團隊組合的平衡性。以下是這部分的主要內容：
- 團隊組合平衡性量化：
- 贏值估計的擴展度量：
- 開發了兩種超越簡單勝率的高級度量方法來量化零和競爭場景中的平衡性。這些度量方法源自贏值估計，通過Bradley-Terry模型進行強度評級近似，並通過向量量化進行對抗關係近似，顯著降低了與傳統贏值估計相關的計算複雜性。
- 神經網絡與Bradley-Terry模型的結合：
- 通過將Bradley-Terry模型與暹羅神經網絡結合，從遊戲結果中預測團隊組合的強度。這種標量強度評級有助於更有效地識別最強或主導組合。
- 向量量化在對抗表學習中的應用：
- 提高碼本利用率的新VQ Mean Loss：
- 在學習對抗表的過程中，發現傳統的向量量化（VQ）訓練導致碼本利用率低下，尤其是在碼本尺寸較小的情況下。因此，提出了一種新的VQ Mean Loss來改善這一新用例的碼本利用率。
- 平衡性度量的創新：
- 定義了新的遊戲平衡度量方法，通過計算非支配組合的數量來面對簡單勝率在計算上面臨的挑戰，這些方法包括Top-D Diversity和Top-B Balance，前者考慮了給定容忍勝率差距內的可玩組合數量，後者考慮了遊戲中有意義的對抗關係數量。
- 複雜度的降低：
- 通過將分析組合強度關係的複雜度從O(N^2)降低到O(N + M^2)，其中N是組合的數量，M是對抗表的類別計數，顯著降低了空間複雜度，這對於存儲和為遊戲設計師生成可行大小的平衡報告至關重要。
- 實際遊戲驗證：
研究結論
根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：
- 新平衡度量方法的開發：研究者們開發了兩種新的平衡度量方法——Top-D Diversity和Top-B Balance，用於量化PvP遊戲中團隊組合的平衡性。這些方法超越了簡單的勝率分析，考慮了對抗關係和團隊組合之間的支配動態。
- 布拉德利-特里模型與向量量化的結合：通過結合布拉德利-特里模型和向量量化技術，研究者們提出了一種新的方法來預測團隊組合的勝率，同時通過學習對抗表來提高預測精度。
- 計算複雜度的降低：新提出的方法顯著降低了分析團隊組合強度關係的計算複雜度，從O(N^2)降低到O(N + M^2)，其中N是組合的數量，M是對抗表的類別數。
- 實際遊戲數據的驗證：所提出的框架和度量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》）中得到了驗證，證明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。
- 遊戲平衡的深入理解：研究結果不僅有助於更深入地理解PvP遊戲的動態，還為遊戲平衡評估和設計提供了一種顯著改進的方法。
- 平衡度量方法的廣泛應用潛力：這些平衡度量方法不僅限於遊戲，還可以應用於其他具有類似對抗比較場景的領域，如體育、電影偏好、同伴評分和選舉等。
術語表
這篇文章的術語表如下：
- 玩家對戰玩家（Player versus Player, PvP）：指一種遊戲模式，玩家在遊戲中對抗其他玩家，而非電腦控制的對手。
- 團隊組合（Team Compositions）：在PvP遊戲中，指玩家選擇的角色、英雄或單位的組合。
- 布拉德利-特里模型（Bradley-Terry Model）：一種統計模型，用於分析和比較兩個項目或選手之間的相對實力。
- 向量量化（Vector Quantization, VQ）：一種數據降維技術，通過將連續的數值映射到離散的代碼本向量來實現。
- 對抗網絡（Adversarial Networks）：一種使用生成對抗過程訓練的神經網絡，通常用於生成數據或增強模型的魯棒性。
- 多智能體強化學習（Multi-agent Reinforcement Learning）：一種機器學習方法，涉及多個智能體在環境中交互並學習以達到共同或各自的目標。
- 納什均衡（Nash Equilibrium）：在博弈論中，指一種策略組合，其中每個玩家的策略都是對其他玩家策略的最佳響應。
- 隱變量模型（Latent Variable Model）：一種統計模型，用於分析觀測數據中未觀測到的潛在變量對結果的影響。
- 自我對弈（Self-Play）：一種訓練人工智能的方法，通過讓AI系統與自身的複製品進行對抗來學習策略和提高性能。
- 策略熵（Policy Entropy）：在強化學習中，用于衡量策略隨機性或多樣性的度量，高熵表示策略具有更高的不確定性或探索性。