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14/01/21 20:20
흥미로운 점수 산정 방식이네요. 한가지 질문이 있습니다.
'elo 레이팅에서는 점수가 매우 높은 선수가 새로 게임에 들어선 신인에게 패배하면 엄청난 점수 변동이 일어납니다. 그러나 trueskill은 uncertainty의 개념을 도입하고 있기 때문에, uncertainty가 큰 신인에게 패배한 경우 점수가 큰 폭으로 깎이지는 않습니다.' 라고 하셨는데 어떻게 trueskill이 elo보다 선수 본 실력을 빨리 나타내는게 가능한가요? 좀 헷갈리네요. 신인 VS 올드 경기에서 신인이 이기면 신인 점수는 elo보다 더 많이 올려주고 올드 점수는 elo보다 덜 깎아주는 건가요? 이러면 점수 인플레이션이 좀 우려되는데요.
14/01/21 20:21
기존 선수의 점수는 적은 폭으로 깎이게 되지만, 신인 선수는 uncertainty가 크기 때문에 더 큰 폭으로 증가하게 됩니다. uncertainty는 계속 감소하는 경향이 있고, 몇 번 '뽀록' 으로 이겼더라도 결국 다시 지기 시작하면 빠른 속도로 원래 자리로 돌아갈 수 있게 됩니다.
요컨대 시스템이 "어? 내 예측이 틀렸었나? 왜 이리 못(잘)하지?" 하면 빠르게 조정해주는 것이죠.
14/01/21 20:27
멋진 알고리즘이죠..
TrueSkill 알고리즘 관련해서 제가 만들던 게임에도 수정 적용을 몇번 해봤던지라.. (이게 모두 동등한 방식이면 그대로 적용이 되는데... RPG처럼 모두 동일 조건에서 붙는 방식이 아니면.. +- 요소를 넣어줘야 되서) 저 알고리즘의 수치 테스팅은 헤일로2에서 1년간 테스팅 된걸 바탕으로 M$에서 다듬었고. 엑박 라이브 매칭에서 기본적으로 사용하고 있는 시스템입니다.
14/01/21 20:30
수치 조절은 하지 않고 그냥 기본 논문에 있는 수치를 이용했습니다.
TrueSkill에 사용되는 변수 조절을 자동으로 해주는 유전 알고리즘도 고안한 적이 있는데, 그거까지 적용하려면 시간이 오래 걸리겠더군요.
14/01/21 20:36
음.. 생각해보니 스타는 무승부가 거의 나오지 않는 게임이니까 베타 정도는 확 낮췄어도 되지 않나 싶긴 하네요.
뭐 기본 상태 그대로도 웬만한 레이팅 시스템들보단 훨씬 정확하죠.
14/01/21 20:30
와웅. 글 주제도 제 스타일이지만... 글쓴이에게 정말 미안하지만 뜬금없이 ideone.com에 관심이 먼저 갔습니다. 지원하는 언어가 정말 빵빵하네요. C, C++ 잘 지원하는 CloudIDE 그닥 못봤는데 C,C++에다가 erland, R, lua, 없는게 없네요. SQL은 뭐 표준이런지, ( RDBMS 업체마다 약간씩 표준이 다른데) 제약이 좀 있고 GoormIDE등에 비해 편집 기능등에서 아쉽지만, 언어 지원만큼은 참 빵빵하니 참 좋네요.
14/01/21 20:35
Algorithm Competition에 나가는 사람들 사이에서는 상당히 효자 툴입니다. 어찌 보면 그냥 pastebin하고 다를 것도 없긴 하지만 쏠쏠한 기능이 많죠.
14/01/21 21:01
글쎄요? 필요하지 않을 것 같습니다. elo 레이팅을 사용하는 체스나 롤 같은 게임을 보더라도 딱히 게임양상이 일정하지는 않거든요. 아니, 오히려 일정한 양상으로 흘러가는 게임이 뭐가 있을지 모르겠네요. 그런 게 있더라도 재미가 있을까 싶고..
기본적으로 선수들은 그 맵에서 그 종족으로 할 수 있는 가장 괜찮은 빌드들을 준비해서 나온다고 생각할 수 있는데,그런 것들도 종족 간 밸런스 및 맵 밸런스의 일부분이기 때문에 별도로 고려하지 않는 것이 맞다고 생각합니다.
14/01/21 21:12
예를 들어 A라는 맵에서 a기간 동안에는 8:2, b구간에서는 2:8 이라는 비율이 나왔을 때 기준치를 어떻게 두어 보정해야 할까를 고민해볼 수 있다고 봅니다.
14/01/21 21:17
그런 건 굳이 별도로 보정을 넣지 않더라도, 메타게임이 바뀌면서 OO맵이었던 것이 결국 최종적으론 XX맵이 됐다 뭐 이렇게 되는 거죠 뭐. 보정이 왜 필요하다고 하시는지가 이해가 안 되는데요.
14/01/21 21:32
전자가 테란, 후자가 저그라고 하면
처음에는 테란이 이기면서 레이팅이 오르되, uncertainty는 떨어지니까 무한정 오르진 않을 겁니다 그러다가 저그가 계속 이기기 시작하면 시스템 입장에서 의외의 결과가 계속 나오므로 uncertainty가 증가하면서 테란 레이팅은 떨어질 것이고 저그 레이팅은 올라가서 결과적으로는 저그맵이 된 결과가 제대로 반영이 되겠죠. 이건 말하자면 중간에 메타게임 자체가 바뀌었고, 기존에 테란이 이 맵에서 잘 나갔던 이유들이 더 이상은 통하지 않는 상황이 되었다는 것이고, 앞으로 또 다른 메타게임이 등장하기 전에는 기존 메타는 통하지 않을 것임을 의미하기 때문에 합리적인 결과라고 봅니다.
14/01/21 22:10
말씀하신 점은 동의합니다. 다만, 원래 아이디어의 목적이 '두 선수의 실력이 완전이 동등하고 맵이 완전히 공평할 경우의 두 종족 사이의 기대 승률을 구하는 것과 같다고 생각할 수 있지 않을까요.'인데, 제가 생각했을 때 uncertainty가 크다는 건 기복이 심하다는 의미이고, 그래서 '실력이 동등하고 맵이 공평'하려면 이 수치가 낮아야 하지 않나 해서 적었습니다.
14/01/21 22:40
뭐어 양쪽의 uncertainty가 낮을 수록 예측의 정확성이 높은 것은 사실입니다. 다만 TrueSkill에서의 상대 승률이란 건 결국 두 정규 분포를 그리는 확률분포함수를 겹쳐놓고, 한 쪽이 다른 한 쪽보다 작을 '확률의 크기' 을 구하는 것이므로 괜찮을 것이라고 봅니다. 이 알고리즘이 어설프게 보정했다가는 오히려 정확도만 떨어지는 걸로 알려져 있거든요. 기나긴 수학적 정당화를 거친 후에 이렇게 보정하면 되겠다! 할 수도 있긴 합니다만 그 정도면 새로운 레이팅 시스템을 하나 고안하는 것이 나을 수도 있겠습니다.
14/01/21 23:28
아, 그렇다면 그냥 기존 방식을 그대로 이용하는 편이 낫겠네요. 제가 쓴 댓글을 보니 괜히 딴지만 건 듯하여 죄송한데 전체적으로 글의 내용은 감사히 잘 봤고, 댓글로도 친절하게 설명해주셔서 감사합니다. 흐흐
14/01/21 21:10
다이달로스.. 11년도인가요? 저맵이랑 아주 흡사한 맵이 있었는데 (보라색지형에 뒷마당 공짜 아주 큰 맵) 그 당시도 토스한테 너무 좋다고 얼마 안가서 빠진기억이 납니다.; 왜 저런 쓰레기맵을 넣었는지 참..
14/01/22 02:48
폭풍전야 말씀하시는거 같은데 (아니라면 죄송합니다. 일단 뒷마당이 아주 크지는 않네요)
이 맵은 테프 6:6에 프저전은 전적이 3:2밖에 없네요 밸런스가 안맞아서 빠졌다기 보다는 4인용 대칭맵중 재미없는거 뺀 듯
14/01/21 21:32
비슷한 시도를 한 웹사이트로 aligulac.com도 있습니다. 다만 이쪽은 맵을 고려 안했네요.
이건 다전제, 조별리그, 토너먼트 예측도 있는데 재미있습니다. 어라, 이거 어째 배저씨들이 좋아할 것 같은데. (2)
14/01/21 21:36
비슷한 접근방식이로군요. 이 쪽은 glicko 레이팅을 이용했는데, trueskill의 모태라고 할까, 아무튼 이것도 베이즈 정리를 이용한 레이팅입니다. 다만 스포츠 경기 결과 예측 같은 건 trueskill 쪽이 조금 더 정확하게 할 수 있다고 하더군요.
14/01/21 22:00
마지막 패치가 있었던 13년 11월 12일 이후의 경기만을 놓고 계산하면 테프 저프 모두 1% 내외로 밸런스가 비슷하다는 결과가 나오네요.
하지만 맵이.......
14/01/21 22:02
뭐 그 외에도 오랫동안 경기에 나오지 않으면 uncertainty를 증가시키는 등의 fine-tuning이 필요하긴 한데 이건 나중에 시간 많을 때 해 보겠습니다
14/01/22 00:49
제가 직접 올릴 수도 있지만 아직 거기까지 가기엔 연구가 부족하지 않나 싶어서 보류했던 거긴 한데, 번역하셔도 좋습니다.
14/01/22 01:36
http://www.teamliquid.net/forum/viewmessage.php?topic_id=441457
여기에 올렸습니다. 여기저기 올려놓으면 좋은 아이디어가 올라올수도 있으니까요. 보통 이런거 계산해내고 하는거 좋아했었는데 역시 안하다보니 요즘은 못따라가겠더라구요. 이런 좋은데이터 정말 감사합니다.
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