基于序列到序列结构的MOBA游戏局势趋势预测模型

作     者：李康维 田佳 曹啸博 申德荣 聂铁铮 寇月 LI Kang-wei;TIAN Jia;CAO Xiao-bo;SHEN De-rong;NIE Tie-zheng;KOU Yue

作者机构：东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 北京机电工程总体设计部北京100039 

基　　金：国家自然科学基金项目(62072084,62072086,62172082) 国防基础科学研究计划项目(JCKY2018205C 012) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(N2116008) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2023年第38卷第4期

页      码：1137-1143页

摘      要：多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例如经济差、经验差,但目前缺少趋势预测的相关研究.针对该问题,提出一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型(MOBA-Trend).在预处理阶段,针对该类游戏数据的特点,设计一种数据缩放算法体现数据间的重要度,并使用低通滤波器消除数据噪声;之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征,构建带有注意力机制的序列模型,同时预测经济差、经验差;最后将模型应用于Dota 2,构建并发布相关数据集.实验结果表明,所提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势.

主 题 词：MOBA游戏 时间序列预测 序列到序列结构 深度学习 注意力机制 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 0806[工学-电气类] 081203[081203] 08[工学] 0714[0714] 0835[0835] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2021.0903

馆 藏 号：203118745...