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機械学習とか

遺伝的アルゴリズムによるトレーディングカードゲームのバランス調整

Evolving the Hearthstone Metaを読んだメモ。

前口上

トレーディングカードゲームにおいてレアカードをノーマルカードより旨みのあるカードにすることはカードパックの購入意欲を促進する上で重要である。

一方、強くしすぎるとゲームバランスを壊すことななり、デジタルカードゲームでは弱体化(ナーフ)、物理カードでは枚数制限がかかることもしばしば。

できることならリリース前にゲームバランスを調整しておきたい。

Evolving the Hearthstone MetaはHearthstoneのバランス調整の論文であり面白そうなので読んでみた。

内容

以下論文の内容。挿絵はメンヘラちゃんサーチで探しました。

  • 11/12追記: ライセンスの都合でブログにキャラクター載せられないようなのでキャラクタ付きはTwitter版をお楽しみください

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Hearthstoneは2014年にリリースされたゲームで2000種類以上のカードがあります。

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他の論文では個々のカードの強さよりデッキにした際の勝率を上げることに重きをおいている場合が多い。

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余談ですがHearthStoneの歴代の変更はここにまとまってます。

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他の過去文献だとMap-Elites with Sliding Boundariesで最適化しているものがあるとか。

所感

やってみた感が強い論文。

クラスや色間での不均衡解消の方がユーザー満足度は高い気がする。