LAN-Partys
- Seit 16 Jahren wird jedes Jahr mit Freunden eine LAN-Party veranstaltet.
- Die Party dauert 4–5 Tage und es nehmen bis zu 12 Personen teil.
- Hauptsächlich wird Dota 2 gespielt, aber auch verschiedene andere Spiele wie Counter-Strike und Warcraft 3.
- Weil die Teamauswahl schwierig war, wurde ein automatisiertes System entwickelt.
Dota 2
- Dota 2 wird im 5-gegen-5 gespielt, und unausgeglichene Teams mindern den Spielspaß.
- Die Leistungsunterschiede zwischen den Teilnehmenden sind groß, wodurch die Teamauswahl schwierig ist.
Methode der Teamauswahl
- Verwendet wurde ein Verfahren, bei dem zwei Leiter abwechselnd Teammitglieder auswählen.
- Diese Methode dauert jedoch lange, und ähnliche Teams entstehen oft, was langweilig ist.
Probleme der manuellen Teamauswahl
- Sie dauert lange und wird langweilig.
- Ähnliche Teams entstehen häufig.
- Niemand möchte die Rolle des Leiters übernehmen.
- Oft entstehen unausgeglichene Teams.
Mit Code lösen
- Nach dem Sammeln von Daten wurden Teams in Colab automatisch mit einem Elo-Rating-System erzeugt.
- Jeder Spieler startet mit 1000 Elo-Punkten und gewinnt bei einem Sieg 20 Punkte oder verliert bei einer Niederlage 20 Punkte.
Verbesserung 1: Daten mehrfach durchlaufen
- Im Elo-System erhält man mehr Punkte, wenn man einen Spieler mit höherem Elo besiegt.
- Das Elo wurde berechnet, indem die Daten mehrfach durchlaufen wurden.
Verbesserung 2: Wie ein ML-Modell aufbauen
- Elo wurde als Modell verwendet, um die Siegwahrscheinlichkeit eines Teams vorherzusagen.
- Es wurde eine L2-Verlustfunktion definiert und das Modell per Backpropagation optimiert.
Verbesserung 3: Historische Ergebnisse probabilistisch machen
- Um Overfitting zu vermeiden, wurde die Siegwahrscheinlichkeit historischer Spiele auf 75 % oder 95 % gesetzt.
- Dadurch kann das Modell generalisieren, statt sich einfach alle Spiele zu merken.
Ergebnis
- Das neue System kann die Siegwahrscheinlichkeit auch bei unausgeglichenen Teamgrößen vorhersagen.
- Die erste Aufstellung für die nächste LAN-Party ist bereit.
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