главная турниры статьи wiki карта сайта логин
 

Просмотр сообщений

В этом разделе можно просмотреть все сообщения, сделанные этим пользователем.

Просмотр сообщений

Темы - wieker

#1
Расскажите, пожалуйста, мне, нубу, чем контрить спам копейщиков человечьих?

1. Эльфы могут контрить спам деревьями. Именно поэтому эльфами, мне кажется, тяжелее для такого новичка как я в матче против людей.
Деревья дорогие и медленные. Но как контра они очень хороши.

2. Гномы. Ну вот тут и сразу вопрос. Что-то мне кажется, что играя от копейщиков люди имеют хорошие шансы против гномов.
Ночных юнитов они все-таки сносят. В брутальной битве против гномов-пехотинцев шансы не считал.
Если превосходит человек, то ой, гномы тогда в очень плохой позиции. Их по сути сносит спам копий.
Если нет - то тогда тоже вопрос. А кто из людей тогда контрит гномов - пехотинцев?

3. Орки. Кто может контрить копья у орков? Тролли? Травилки? Травилки не подходят, остаютя тролли. Насколько они эффективны?
Также как деревья? Или слабее? Или люди выносят спамом копий и орков?

4. Драки. Ящеры? Застрельщик + маг? Реально контра? И как тогда сносить ящеров?

5. Ну с андедами все ясно сразу.
#2
Про призовой фонд ничего не забыто.
Напишите, пожалуйста, какими платежными системами вы можете получить свою награду!
#3
проголосовал за True - ReNoM - py6aka - nagafono - Korg - 27pyc - Kral - cheshire_cat

ложной скромностью не страдаю, выбрал и себя, но оказался девятым. решил уж с себя отметку снять...
#4
считаю, что не стоит сниматься. проигрыш есть проигрыш.
нужно либо играть с модифицированной эрой, с меньшим рандомом. либо играть дальше.

Вообще, конструктивнее было бы, если ы хоть кто-то собрался с мужеством и написал, какие именно эпизоды в игревызвали ненависть.

less_random era сделать не сложно, в которой бы подобные ситуации были бы исключены. а пустые переливания "ой рандом все испортил", "ой больше не буду играть" бессмысленны. WML все позволяет исправить, насколько я понимаю. на крайняк для ядра я уже писал патчи, но нужна чья-то помощь со сборкой под windows
#5
как известно wesnoth игра, в которой объективная сила игроков определяется только после серии игр и накопления достаточной статистики. кубок очень плох - выбросы могут решить исход, но с другой стороны кубок очень жизненный. ladder много лучше в плане выявления силы, но страдает одним изъяном - для корректного определения сильнейшего необходима случайно выбранная выборка потивников. если распределения различны, результаты могут быть не объективны.

что полразумевается под одинаковой выборкой? противник не выбирает себе противников, а играет с кем придется. если противник играет только со слабыми - он прокачается. и наоборот. elo рейтинг это должен учитывать, так как дает за победу над более слабыми играоками меньше баллов. из чего исходили создатели elo рейтинга я не знаю, надо будет погуглить. пока же попытаюсь вычислить функции ожидания победы над X-ранговым противником для каждого игрока.

в общем виде данные о победах можно представить в виде функции f(X) = число побед, где X - опыт игрока с кем сыгран матч.
подгонять функцию для начала можно попробовать методом наибольшего правдоподобия, с нормальным распределением. потом можно будет применять более корректные методы, учитывающие переобучение модели и вид распределения случайной составляющей.

пока же использую в качестве факторов регрессии полиномы, как самый простой вариант для моделирования

полученная функция (как я надеюсь) позволит предсказывать матожидание победы конкретного ladder игрока над игроком с опытом X. посмотрим, что из этого получится и будут ли результаты правдоподобны. а если нет, буду искать другие модели.
#7
Постараюсь сделать статью, хорошую и доходчивую на эту тему, если получится. Пока просто один тезис - для обсуждения. И для того чтобы понять, насколько народ это понимает. Может, это совсем тривиально.

Вступление. Часто народ жалуется, что в весносе все решает "лак". Это совершенно неправильное заявление. Точнее так. Wesnoth - статистическая игра. В ней действительно ВСЕ рашает рандом. Но это "фича", а не "бага". Это огромное преимущество игры, за которое я ее и люблю. Мозги мне вправил 5 лет назад мой научрук, который когда я ему рассказал про wesnoth и его "недостатки" доходчиво мне объяснил, как я не прав. Его слова передавать я не буду; во первых он человек в отличие от меня умный, рассказал все математически, мне студенту матфака все было понятно, но теперь я это доходчиво не расскажу. Во-вторых там было много мата.

Собственно тезис: Для принятия статистического решения необходимо решить оптимизационную задачу \sum_{Solutions} (\apriori * \aposteriori * \value) по множдеству доступных действий (Solutions). Играть в статистические игры следует неявно (или явно, если играет ваш ИИ-бот) решая эту задачу.

Разеру на примере сразу. Предположим, что некоторый игрок на своем опыте игры (и повнутренним ощущениям) считает, что он выигрывает в 30 случаях из 100, проигрывает в 70 случаях из ста со своим текущим соперником. Предположим, что в игре возникла ситуация, что он может выиграть с вероятностью 0.4 (например, ударив лидера. или просто получив решающий перевес).  Правильное решение - выбрать вариант "выиграть с вероятностью 0.4", чем вариант "играть дальше с априорной вероятностью выиграть 0.3"

Естественно, априорная вероятность по мере игры будет меняться в зависимости от разных факторов.
1) Общая априорная верноятность - вероятность выиграть случайного соперника в холле.
2) Вероятность выиграть данного конкретного игрока.
3) Вероятность выиграть данного конкретного игрока в данной ситуации с его текущим эмоциональным настроем.

По мере игры следует переходить от 1 (для неизвестного игрока) или 2 (для игрока, про которого что-то известно) к 3 вероятности. И если вы считаете, что игрок сильнее вас, то размен "на лак" 50/50 это очень хороший размен. Потому что альтернатива ему - сыграть с априорной вероятностью, которая хуже, чем 50/50 для вас.

Ну и относительно обид - на этом фоне понятно, что один матч ничего не решает. В статистических играх необходима статистика, чтобы понять, кто есть кто. И в статистических играх необходимо навязывать риск более слабым игрокам. Им это очень выгодно, чаще будут выигрывать. Более сильным игрокам следует играть осторожнее.
#8
Качать тут: http://bitbucket.org/wieker/wesnoth-1.6/

В связи с большим коичеством вопросов.

1. Мой патч для версии 1.6. порта для 1.8 нет.
2. С компиляцией под Windows я ничем не могу помочь
3. За тем, делал ли порт своего патча тот чел, патч которого я тоже залил в реп, не следил.

Возможно, продолжу свой для 1.8

Также смотрите http://wiki.wesnoth.org/NonRandomPatches
#10
Оффтоп / Праздники
сентября 11, 2009, 18:40:34
Тема для поздравлений с актуальными праздниками.
#11
Какую операционную систему Вы считаете наилучшей:
#12
Релизы / Вышел Wesnoth 1.6
марта 22, 2009, 20:25:03
http://www.wesnoth.org/wiki/Download

Wesnoth 1.6

Sunday, March 22 2009

More than one year has gone by since we released Wesnoth 1.4. To thank you for more than 3,000,000 downloads via sourceforge.net, we now proudly present '''Wesnoth 1.6'''. You can look at the (translated) release notes to get an idea about what has changed since 1.4. For those who just want to play, the new release is available for download. This stable release is compatible with the last two release candidates for 1.6. If you have any comments, we would be happy to hear them in the forum thread dedicated to this release. We hope there are no bugs left, but if you find any, report them.
We are also looking for help in several areas, so that many other releases of similar caliber can follow this one. We are especially looking for translators, graphic artists (sprite, portraits, terrain, story images), music composers (a background in classical composition, and good equipment required), sound artists (for special effects), authors (writing/maintaining campaigns, creating content like unit descriptions, improving the ingame help) and, of course, coders. If you want to participate in developing Wesnoth, just have a look at the forum or visit us in the IRC channel #wesnoth-dev on irc.freenode.net.
#13
на офсервере 1.6 теперь при входе, если ваш ник зареган на форуме нужно ввести пароль. Нравится ли вам это?
#14
в холле игры - пустота =) как я и думал.

никакие аддоны - ни карты, ни эры новая версия не приняла. придется коллекцию карт пополнять снова.

и в довершении всего - она просто зависла...

в аддонах пустота - нет fortress defence, grace...

и в довершении я случайно стер /home/wieker/wesnoth со старыми скачанными аддонами... а главное - списком друзей...

графика поменялась очень сильно, лес какой-то некрасивый стал...

анимации больше стало... непривычно.
#15
Релизы / Вышел Wesnoth 1.6
марта 20, 2009, 16:19:41
В репозитории Debian Unstable появился Wesnoth 1.6. Ждем анонса на офе?

Я так понял wesnoth 1.6 вышел.

http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=89495&package_id=314773 -- качать отсюда
#16
вообще турнир не показатель. нужно лигу устраивть, а не фиксированное число матчей. только лига покажет кто сильнее.
потому я изначально был и сейчас остаюсь за ladder-систему.
в игре основанной на рандоме нужна статистика. и статистическая система турниров.
#17
Какие фракции, на ваш взгляд, имеют больше шансов переиграть другие (по принципу камень-ножницы-бумага)
#18
а вы в поисковики сайт добавляли?
#19
Wesnoth в Интернете / LADDER
февраля 23, 2009, 19:46:55
Предлагаю всем форумчанам зарегистрироваться на ladder.subversiva.org (в момент написания поста сайт лежит =)). Это турнир в игру wesnoth, который проводится по правилам 1 на 1. Это отличная тренировка и возможность сразиться с лучшими бойцами официального сервера.\

+ есть предложение в рамках турнира LADDER проводить свой внутренний форумовский турнир за звание лучшего игрока сервера. =)
#20
Патчи, форки / Нужна идея.
февраля 23, 2009, 13:52:35
Предположим мы форкнем wesnoth без рендома... Тогда как считать защиту? Раньше функцию защиты на определенной территории играла вероятность попадания в юнита на этой территории... Как быть без рендома? Есть одна идея - резать удар... Но это уже есть в сопротивляемости - и вообще сопротивляемость, зависимая от территории не айс...