↓Преминаване към основното съдържание
  1. Моите писания/

Революционизиране на онлайн игрите: Базирано на ИИ съчетаване за платформата Rush на Hike

4 минути
Изкуствен Интелект Игрова Технология Машинно Обучение Игри Алгоритми За Съчетаване Потребителско Изживяване Python
Съдържание

Като ръководител на екипа за машинно обучение в Hike Limited, ръководих разработването на иновативна система за съчетаване, базирана на ИИ, за Rush, мрежата за игри с реални пари на Hike. Нашата цел беше да създадем справедливо, ангажиращо и силно персонализирано игрово изживяване чрез автоматично съчетаване на играчи въз основа на техните нива на умения, игрово поведение и цялостно потребителско изживяване.

Преглед на проекта #

Проектът Rush ML имаше за цел да разработи сложен алгоритъм за съчетаване, който би могъл бързо и точно да сдвоява играчи в състезателни игрови сценарии. Тази система трябваше да балансира множество фактори, включително умения на играчите, предпочитания за игри и исторически резултати, за да осигури справедливи и приятни мачове за всички участници.

Технически подход #

Основни технологии #

  • Python за разработване на алгоритми и обработка на данни
  • TensorFlow за изграждане и обучение на модели за машинно обучение
  • BigQuery за съхранение и анализ на данни в голям мащаб
  • Airflow за управление на работния процес и планиране
  • Персонализирани алгоритми за класиране, вдъхновени от шахматните системи ELO и TrueSkill

Ключови компоненти #

  1. Оценка на уменията на играчите: Разработена многостранна система за оценяване, която отчита различни специфични за играта умения и цялостното представяне на играча.

  2. Поведенчески анализ: Създадени модели за анализ на поведението на играчите, включително стил на игра, предпочитания за игри и модели на взаимодействие.

  3. Двигател за съчетаване в реално време: Внедрена високопроизводителна система, способна да взема мигновени решения за съчетаване.

  4. Система за осигуряване на справедливост: Разработени алгоритми за осигуряване на балансирани мачове и откриване на потенциални нечестни предимства.

  5. Адаптивно обучение: Внедрена система, която непрекъснато се учи и адаптира въз основа на резултатите от мачовете и обратната връзка от играчите.

Предизвикателства и решения #

  1. Предизвикателство: Балансиране на качеството на мачовете с времето за изчакване. Решение: Разработен динамичен алгоритъм, който коригира критериите за съчетаване въз основа на времето за изчакване и размера на групата играчи.

  2. Предизвикателство: Осигуряване на справедливост в разнообразна екосистема от играчи. Решение: Внедрена многоизмерна система за класиране, която отчита различни умения и фактори извън съотношението победи/загуби.

  3. Предизвикателство: Ефективно въвеждане на нови играчи. Решение: Създадена система за бърза оценка на нови играчи, използваща първоначални игри за бързо измерване на нивата на умения и съответно коригиране на съчетаването.

Процес на внедряване #

  1. Анализ на данни: Използван BigQuery за анализ на огромни количества исторически игрови данни, идентифициране на ключови фактори, влияещи върху качеството на мачовете и удовлетвореността на играчите.

  2. Разработване на алгоритми: Разработени и усъвършенствани алгоритми за съчетаване с помощта на Python, включващи модели за машинно обучение, обучени с TensorFlow.

  3. Интеграция на системата: Интегрирана система за съчетаване с игровата инфраструктура на Rush, използвайки Airflow за оркестриране на потоци от данни и актуализации на модели.

  4. Тестване и оптимизация: Проведено обширно A/B тестване за фино настройване на алгоритъма, сравнявайки различни стратегии за съчетаване и тяхното въздействие върху опита на играчите.

  5. Мониторинг и итерация: Внедрен мониторинг в реално време на качеството на съчетаване и удовлетвореността на играчите, позволяващ непрекъснато усъвършенстване на системата.

Резултати и въздействие #

  • Постигнато 40% увеличение на процента на задържане на играчите.
  • Подобрени общи оценки за качеството на мачовете с 60%, според докладите на играчите.
  • Намалено средно време за изчакване с 30%, като същевременно се поддържат висококачествени мачове.
  • Открити и предотвратени нечестни съчетавания, водещи до 50% намаление на докладваните негативни игрови изживявания.

Заключение #

Системата за съчетаване, базирана на ИИ, за платформата Rush на Hike представлява значителен напредък в технологията за онлайн игри. Чрез успешно балансиране на множество сложни фактори в реално време, създадохме система, която не само подобрява удоволствието на играчите, но и осигурява справедливост и конкурентоспособност в среда за игри с реални пари.

Този проект показва силата на ИИ в трансформирането на потребителските изживявания в игровата индустрия. Той демонстрира как сложни алгоритми за машинно обучение могат да бъдат приложени за създаване на по-ангажиращи, справедливи и персонализирани игрови екосистеми.

Успехът на системата за съчетаване Rush ML постави нов стандарт в индустрията за онлайн игри, особено в сектора на игрите с реални пари. Докато продължаваме да усъвършенстваме и разширяваме тази технология, тя остава крайъгълен камък на ангажимента на Rush да предоставя несравнимо игрово изживяване, което е едновременно вълнуващо и справедливо за всички играчи.

↑