マッチメイキングアルゴリズム

Hike Limitedの機械学習チームのリーダーとして、私はHikeの実際のお金を賭けるゲームネットワークであるRushのための革新的なAI駆動型マッチメイキングシステムの開発を主導しました。私たちの目標は、プレイヤーのスキルレベル、ゲーミング行動、全体的なユーザーエクスペリエンスに基づいて自動的にプレイヤーをマッチングすることで、公平で魅力的、そして高度にパーソナライズされたゲーミング体験を作り出すことでした。 プロジェクト概要 #Rush MLプロジェクトは、競争的なゲームシナリオでプレイヤーを迅速かつ正確にペアリングできる洗練されたマッチメイキングアルゴリズムを開発することを目的としていました。このシステムは、すべての参加者にとって公平で楽しいマッチを確保するために、プレイヤーのスキル、ゲームの好み、過去の実績など、複数の要因のバランスを取る必要がありました。 技術的アプローチ #コア技術 # アルゴリズム開発とデータ処理のためのPython 機械学習モデルの構築とトレーニングのためのTensorFlow 大規模データストレージと分析のためのBigQuery ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow チェスのELOシステムとTrueSkillシステムにインスパイアされたカスタムビルトのランキングアルゴリズム 主要コンポーネント # プレイヤースキル評価: さまざまなゲーム固有のスキルと全体的なプレイヤーパフォーマンスを考慮する多面的な評価システムを開発しました。 行動分析: プレイスタイル、ゲームの好み、インタラクションパターンなど、プレイヤーの行動を分析するモデルを作成しました。 リアルタイムマッチメイキングエンジン: 即座にマッチメイキングの決定を行うことができる高性能システムを実装しました。 公平性保証システム: バランスの取れたマッチを確保し、潜在的な不公平な利点を検出するアルゴリズムを開発しました。 適応学習: マッチの結果とプレイヤーのフィードバックに基づいて継続的に学習し適応するシステムを実装しました。 課題と解決策 # 課題: マッチの品質と待ち時間のバランスを取ること。 解決策: キュー時間とプレイヤープールのサイズに基づいてマッチング基準を調整する動的アルゴリズムを開発しました。