终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 数字娱乐未定级

MOBA类电子竞技比赛中的BP（Ban/Pick）部分，由于比赛版本的频繁变化以及经验的滞后与主观性，英雄之间的复杂关系以及大量的可能阵容，通常难以在一些限制条件下找到最优化规划阵容，并且最大程度削弱对方阵容。 本项目致力于开发一种基于评价系统的智能BP系统。 当今市面上已有的辅助软件体系，大多都是根据官方API提供的数据做一些简单的直观呈现，没有相关的数学模型来做阵容的的评估和推荐，BP系统更是无从谈起。即本项目致力于针对复杂的即时策略游戏多主体竞争与合作、不完全信息、复杂的行为控制、巨大的状态/行为空间等博弈机制，建立一个多轮组合博弈，使用基于神经网络和蒙特卡洛树搜索的绘图算法——决策树算法。并最终将其可视化。由于产品的可移植性强、用户操作简单友好，为了更好的游戏体验，用户有使用该程序的需求，且MOBA类游戏用户多，前景广阔。目前ai算法在相关大创项目以有初步成果，该雏燕项目专注于开发系统应用端和玩家交互。