Rewolucja w grach online: Dobieranie graczy oparte na AI dla platformy Rush firmy Hike

Spis treści

Jako lider zespołu Machine Learning w Hike Limited, kierowałem rozwojem innowacyjnego systemu dobierania graczy opartego na AI dla Rush, sieci gier na prawdziwe pieniądze firmy Hike. Naszym celem było stworzenie uczciwego, angażującego i wysoce spersonalizowanego doświadczenia w grze poprzez automatyczne dobieranie graczy na podstawie ich poziomów umiejętności, zachowań w grze i ogólnego doświadczenia użytkownika.

Przegląd projektu #

Projekt Rush ML miał na celu opracowanie zaawansowanego algorytmu dobierania graczy, który mógłby szybko i dokładnie łączyć graczy w scenariuszach gier konkurencyjnych. System ten musiał równoważyć wiele czynników, w tym umiejętności graczy, preferencje dotyczące gier i historyczne wyniki, aby zapewnić uczciwe i przyjemne mecze dla wszystkich uczestników.

Podejście techniczne #

Kluczowe technologie #

Python do rozwoju algorytmów i przetwarzania danych
TensorFlow do budowania i trenowania modeli uczenia maszynowego
BigQuery do przechowywania i analizy danych na dużą skalę
Airflow do zarządzania przepływem pracy i planowania
Niestandardowe algorytmy rankingowe inspirowane systemami szachowymi ELO i TrueSkill

Kluczowe komponenty #

Ocena umiejętności graczy: Opracowano wieloaspektowy system oceny, który uwzględnia różne umiejętności specyficzne dla gry i ogólne wyniki gracza.
Analiza behawioralna: Stworzono modele do analizy zachowań graczy, w tym stylu gry, preferencji gier i wzorców interakcji.
Silnik dobierania graczy w czasie rzeczywistym: Wdrożono wysokowydajny system zdolny do podejmowania natychmiastowych decyzji o dobieraniu graczy.
System zapewniania uczciwości: Opracowano algorytmy zapewniające zrównoważone mecze i wykrywające potencjalne nieuczciwe przewagi.
Adaptacyjne uczenie się: Wdrożono system, który ciągle uczy się i dostosowuje na podstawie wyników meczów i opinii graczy.

Wyzwania i rozwiązania #

Wyzwanie: Równoważenie jakości meczu z czasem oczekiwania. Rozwiązanie: Opracowano dynamiczny algorytm, który dostosowuje kryteria dobierania w oparciu o czas oczekiwania w kolejce i wielkość puli graczy.
Wyzwanie: Zapewnienie uczciwości w zróżnicowanym ekosystemie graczy. Rozwiązanie: Wdrożono wielowymiarowy system rankingowy, który uwzględnia różne umiejętności i czynniki wykraczające poza stosunek wygranych do przegranych.
Wyzwanie: Efektywne wprowadzanie nowych graczy. Rozwiązanie: Stworzono system szybkiej oceny dla nowych graczy, wykorzystujący początkowe gry do szybkiego oszacowania poziomów umiejętności i odpowiedniego dostosowania dobierania graczy.

Proces wdrażania #

Analiza danych: Wykorzystano BigQuery do analizy ogromnych ilości historycznych danych z gier, identyfikując kluczowe czynniki wpływające na jakość meczów i satysfakcję graczy.
Rozwój algorytmu: Opracowano i udoskonalono algorytmy dobierania graczy przy użyciu Pythona, włączając modele uczenia maszynowego trenowane za pomocą TensorFlow.
Integracja systemu: Zintegrowano system dobierania graczy z infrastrukturą gier Rush, używając Airflow do orkiestracji potoków danych i aktualizacji modeli.
Testowanie i optymalizacja: Przeprowadzono obszerne testy A/B w celu dopracowania algorytmu, porównując różne strategie dobierania graczy i ich wpływ na doświadczenie graczy.
Monitorowanie i iteracja: Wdrożono monitorowanie w czasie rzeczywistym jakości dobierania graczy i satysfakcji graczy, umożliwiając ciągłe udoskonalanie systemu.

Wyniki i wpływ #

Osiągnięto 40% wzrost wskaźników utrzymania graczy.
Poprawiono ogólne oceny jakości meczów o 60%, według relacji graczy.
Zmniejszono średni czas oczekiwania w kolejce o 30%, utrzymując wysoką jakość meczów.
Wykryto i zapobiegano nieuczciwym dobieraniom, co doprowadziło do 50% redukcji zgłaszanych negatywnych doświadczeń w grze.

Podsumowanie #

System dobierania graczy oparty na AI dla platformy Rush firmy Hike stanowi znaczący postęp w technologii gier online. Poprzez skuteczne równoważenie wielu złożonych czynników w czasie rzeczywistym, stworzyliśmy system, który nie tylko zwiększa przyjemność graczy, ale także zapewnia uczciwość i konkurencyjność w środowisku gier na prawdziwe pieniądze.

Ten projekt pokazuje moc AI w transformacji doświadczeń użytkowników w branży gier. Demonstruje, jak zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą być zastosowane do tworzenia bardziej angażujących, uczciwych i spersonalizowanych ekosystemów gier.

Sukces systemu dobierania graczy Rush ML wyznaczył nowy standard w branży gier online, szczególnie w sektorze gier na prawdziwe pieniądze. Kontynuując udoskonalanie i rozszerzanie tej technologii, pozostaje ona kamieniem węgielnym zobowiązania Rush do zapewnienia niezrównanego doświadczenia w grze, które jest zarówno ekscytujące, jak i sprawiedliwe dla wszystkich graczy.