Archiv 3. 9. 2025

🧠 Technická analýza možných AI modelů

🔹 1. Decision Trees / Random Forests

• Použití: Rychlé rozhodování o tom, jaký tank kam zařadit, podle předem definovaných parametrů (tier, role, výzbroj).
• Výhody: Vysoká interpretovatelnost, nízké nároky na výpočetní výkon.
• Nevýhody: Neadaptují se dobře na změny v metě nebo herním stylu.

🔹 2. Neural Networks (Deep Learning)

• Použití: Predikce hráčského chování, rozpoznávání herního stylu (flankování, sniping, agresivní push).
• Výhody: Umí zachytit komplexní vzory, adaptují se na nová data.
• Nevýhody: Vyšší výpočetní náročnost, horší interpretovatelnost.

🔹 3. Reinforcement Learning (RL)

• Použití: Optimalizace matchmakingu v reálném čase — systém se učí, jaké složení týmů vede k vyrovnaným a zábavným bitvám.
• Výhody: Dynamické učení z výsledků bitev, schopnost adaptace.
• Nevýhody: Náročné na trénink, citlivé na špatně definované odměny.

🔹 4. Clustering & Unsupervised Learning

• Použití: Skupinování hráčů podle stylu hry, bez nutnosti předem definovaných štítků.
• Výhody: Odhaluje skryté vzory v datech, vhodné pro segmentaci hráčů.
• Nevýhody: Výsledky nejsou vždy jednoznačné, obtížná validace.

• 🔄 Pravděpodobná architektura matchmakingu WoT 2.0

  Code

  [Data o hráči] → [Role klasifikátor (Decision Tree)] → [Styl hry (Neural Net)] → 
  → [Optimalizace týmů (Reinforcement Learning)] → [Matchmaking výstup]
  

  Tahle pipeline by umožnila:

  • rychlé rozhodování na základě tanku a tieru,
  • hlubší analýzu hráčského stylu,
  • adaptivní matchmaking, který se učí z výsledků bitev.

  🧪 Co by mohli použít navíc?

  • Bayesian Networks pro pravděpodobnostní vyvažování týmů
  • Graph-based models pro analýzu vztahů mezi hráči (platoony, historie bitev)
  • Federated Learning pokud by chtěli trénovat modely bez přímého sběru dat z klientů

  Pojďme si vytvořit jednoduchý hypotetický model matchmakingu pro World of Tanks 2.0 v Pythonu. Tenhle příklad bude zjednodušený, ale ukáže, jak by mohl fungovat základní systém, který:

  • rozpozná herní styl hráče,
  • klasifikuje tank podle role,
  • sestaví vyvážené týmy.

  🧠 Co budeme simulovat:

  • Hráči mají tank, styl hry a výkon.
  • Týmy se skládají tak, aby byly vyvážené podle rolí a skillu.
  • Použijeme decision tree pro roli tanku a simple scoring pro vyvážení týmů.

  🧪 Hypotetický Python kód

  python

  import random
  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  import numpy as np
  
  # Simulace hráčů
  players = [
      {"id": 1, "tank": "IS-7", "style": "aggressive", "wn8": 1800},
      {"id": 2, "tank": "T-100 LT", "style": "scout", "wn8": 2200},
      {"id": 3, "tank": "Obj. 268", "style": "sniper", "wn8": 1500},
      {"id": 4, "tank": "E-100", "style": "brawler", "wn8": 1700},
      {"id": 5, "tank": "Leopard 1", "style": "flanker", "wn8": 2100},
      {"id": 6, "tank": "Type 5 Heavy", "style": "anchor", "wn8": 1600},
      # ... další hráči
  ]
  
  # Role klasifikace podle stylu
  style_to_role = {
      "aggressive": 0,
      "scout": 1,
      "sniper": 2,
      "brawler": 3,
      "flanker": 4,
      "anchor": 5
  }
  
  # Trénovací data pro decision tree
  X_train = np.array([[style_to_role[p["style"]]] for p in players])
  y_train = [p["tank"] for p in players]
  
  # Decision tree pro klasifikaci role tanku
  clf = DecisionTreeClassifier()
  clf.fit(X_train, y_train)
  
  # Rozdělení do týmů podle WN8
  def create_teams(players):
      sorted_players = sorted(players, key=lambda x: x["wn8"], reverse=True)
      team1 = sorted_players[::2]
      team2 = sorted_players[1::2]
      return team1, team2
  
  team1, team2 = create_teams(players)
  
  # Výpis týmů
  print("Team 1:")
  for p in team1:
      print(f"Player {p['id']} – {p['tank']} – WN8: {p['wn8']}")
  
  print("\nTeam 2:")
  for p in team2:
      print(f"Player {p['id']} – {p['tank']} – WN8: {p['wn8']}")
  

  🧠 Co by se dalo rozšířit:

  • Přidat reinforcement learning, kde se systém učí z výsledků bitev.
  • Použít clustering pro rozpoznání stylu hry bez předem daných štítků.
  • Zohlednit PvE mise, AI protivníky, dynamiku mapy.

  Uvidíme, zda A.I. opravdu zazáří a ti silní hráči co kazí zábavu se pak budou moci přestřelovat přes celou mapu a zjišťovat kdo si nainstaloval lepšího aimbota 🙂