1 points par GN⁺ 2024-11-04 | Aucun commentaire pour le moment. | Partager sur WhatsApp

LAN party

  • J’organise une LAN party chaque année avec des amis depuis 16 ans.
  • La fête dure 4 à 5 jours et réunit jusqu’à 12 participants.
  • On joue surtout à Dota 2, mais aussi à divers autres jeux comme Counter-Strike et Warcraft 3.
  • Comme il était difficile de former les équipes, j’ai fini par développer un système automatisé.

Dota 2

  • Dota 2 se joue en 5v5, et des équipes déséquilibrées nuisent au plaisir du jeu.
  • L’écart de niveau entre les participants est important, ce qui rend la composition des équipes difficile.

Méthode de sélection des équipes

  • Deux leaders choisissent les membres de leur équipe à tour de rôle.
  • Mais cette méthode prend beaucoup de temps et devient lassante, car on se retrouve souvent avec des équipes similaires.

Problèmes de la sélection manuelle des équipes

  • Cela prend beaucoup de temps et devient ennuyeux.
  • Des équipes similaires reviennent souvent.
  • Personne ne veut endosser le rôle de leader.
  • Des équipes déséquilibrées sont souvent formées.

Résoudre le problème avec du code

  • Après avoir collecté les données, j’ai utilisé dans Colab un système de classement Elo pour générer automatiquement les équipes.
  • Chaque joueur commence avec 1000 points Elo, gagne 20 points en cas de victoire et en perd 20 en cas de défaite.

Amélioration 1 : plusieurs passages sur les données

  • Dans le système Elo, battre un joueur ayant un Elo plus élevé rapporte davantage de points.
  • L’Elo est calculé en faisant plusieurs passages sur les données.

Amélioration 2 : le transformer en modèle de ML

  • L’Elo est utilisé comme modèle pour prédire la probabilité de victoire d’une équipe.
  • Une fonction de perte L2 est définie, puis le modèle est optimisé par backpropagation.

Amélioration 3 : rendre les résultats historiques probabilistes

  • Pour éviter le surapprentissage, la probabilité de victoire des parties historiques est fixée à 75 % ou 95 %.
  • Cela permet au modèle de généraliser au lieu de mémoriser toutes les parties.

Résultats

  • Le nouveau système peut prédire les probabilités de victoire même lorsque la taille des équipes est déséquilibrée.
  • La première composition pour la prochaine LAN party est prête.

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