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| | quest'ultima cosa mi sembra un tantino poco realistica. |
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| | tu avresti qualche idea su come rivisitare altri pkmn in questo modo? |
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| | hai imparato a usare la lingua xellos?? |
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| Ma la tier OU di RBY è più o meno sempre quella. Quello che intendo è che le usages di quegli OU comunque cambiano nel tempo.
@gf: sì è vero, quando c'è di mezzo gente che decide in modo subottimale la matematica "deterministica" si rompe. Ma non scordarti che il modello qui presente non è deterministico. Il motivo per cui tanto tempo fa scelsi di usare la QFT è proprio per tenere conto del fatto che alcuni giocatori sono niubbi. Non pretendo che questo descriva in modo esatto ogni singola feature ovviamente, ma è comunque un "rumore di fondo" piuttosto che un andamento deterministico... il che dovrebbe funzionare bene su grandi tempi/grandi numeri. Oltretutto come dicevo si potrebbe separare l'interazione tra le usages in contributi diversi dati dalle diverse skill dei giocatori, e le formule rimarrebbero identiche apparte per una sostituzione, del tipo "interazione --> somma sulle skills s interazione(s)" |
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| | quello che hai detto è vero, ma se non altro hai citato un esempio dove il mg dei pro si evolve comunque. |
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| non so tu, ma la mia definizione di metagame non contempla in alcun modo lo skill level dei giocatori. il motivo per cui i giocatori migliori usano team diversi e vincono è perchè la vittoria non dipende solo dai team ma anche dall'abilità. anche se fosse, ciò che hai descritto non è una stabilizzazione del metagame, è sempre un'evoluzione più o meno ciclica (non sarà mai esattamente ciclica), ma con risorse differenti.
(comunque ho pensato che si può facilmente includere nel modello il fatto che i giocatori di differenti skills scelgono le loro usage in modo diverso. però questo richiederebbe una definizione rigorosa di skill, dei dati sulla skill di ogni giocatore nella community, e un'altra cosa che è un po' lunga da spiegare. in assenza di definizioni astratte uno può sempre definire la skill in modo statistico tramite risultati nei match ovviamente.) |
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| | non ho capito il punto che stai facendo con questo (relativamente al discorso precedente intendo) |
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| il fatto che il metagame smetta di evolversi e si stabilizzi lo dici tu, non è assolutamente una cosa ovvia, anzi l'approccio naive porta a pensare il contrario. quello che puoi fare è però usare queste predizioni per trovare i metagame che hanno meno probabilità di cambiare, questo puoi farlo. a quel punto hai una lista delle usage e puoi farti un bel team che counteri bene quel mg.
"Tu puoi dare tutti i numeri che vuoi, ma quelli là fuori si cagano addosso, ed anche se Rhydon e Golem perdono, verranno usati." non capisco perchè dici questo, visto che il loro utilizzo è previsto proprio dal fatto che senza di loro zapdos fa i grandi macelli. |
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| guarda, non ho ben capito se la questione che body slam non paralizza chansey è una cosa vera o un troll, non ne so nulla. ma se è vero questo fenomeno viene tenuto in conto dai matchup singoli semplicemente perchè il coefficiente di matchup chansey-snorlax/tauros/ecc. aumenta. ovviamente con dei coefficienti team vs team è più accurata la questione, ma enormemente più lungo da fare computazionalmente. ma già così funziona questa cosa, basta avere dei coeff di matchup sufficientemente accurati.
la parte che parla di magic invece non l'ho capita. nel senso che non ho capito cosa vuoi dire. in magic le risorse sono gli interi mazzi, e non sono i coefficienti di matchup a dire quale mazzo è più vincente. penso che su questo siamo d'accordo, quindi...
credo che stiamo arrivando ad un chiarimento: tu pensavi che questo modello ti dicesse che cosa è forte in un metagame? non è così. questo modello descrive cosa accade al metagame (le usage) che si evolve solo soletto nel tempo.
capire cosa è forte in un mg e capire quale sia la risposta successiva dei giocatori è sostanzialmente quello che succede da sempre, ed è un modo più lento di fare la stessa cosa che fa questo modello, che in pratica descrive come tutti i giocatori, vedendo il mg, si rendono conto di cosa viene più utilizzato e di come vincere di più usando qualcosa che vince contro le cose più forti del momento, e così via a ciclo. |
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| ok, ma quello di cui stai parlando è più che altro la strategia che metti su in-battle (tra farsi paralizzare oppure no chansey). i coefficienti di matchup tengono conto di tutti questi fattori, e dovrebbero essere team vs team se paragoni questo particolare gioco ad altri giochi a risorse (sono 1v1 perchè ripeto, ho fatto tutto a mano da solo XD). il problema è semplicemente come scrivere questi coefficienti, visto che non c'è una ricetta, è un input del modello. e appunto mi è appena venuto in mente che un buon modo sarebbe effettuare simulazioni, ma un altro modo sarebbe di prendete un enorme database di log come dici tu. e fare simulazioni richiede lo studio dei processi in-battle che sarebbe dunque specifico per pokémon RBY in questo caso, mentre questo modello vale per ogni gioco a risorse.
scritti i coefficienti di matchup, più accurati sono più il modello dà predizioni di usage accurati (in teoria; poi uno confronta le predizioni con i risultati e si vede un po' che succede). e puoi calcolare l'impatto di quella cosa perchè i coefficienti di matchup ne tengono conto. nella pratica a meno di non trovarne un'espressione "esatta" (che riproduca esattamente i dati sperimentali) si può comunque approssimare bene quanto si vuole.
insomma, apparte i discorsi sui sistemi complessi, le condizioni iniziali ecc. voglio solo dire che si può calcolare quella roba, tutto qui.
EDIT: ho visto il tuo secondo post, e credo tu abbia capito male una cosa: i coefficienti di matchup non ti dicono quale pokémon è migliore perchè ha più matchup positivi e quindi dicono che verrà usato. non è così. i coefficienti entrano nell'espressione dell'interazione che sentono le usages e che le porta a cambiare nel tempo, in un modo non proprio immediato. |
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| è chiaro che si tratta di andamenti qualitativi, ma un andamento qualitativo (numerico) è meglio di nulla, non credi? la cosa che mi ha infastidito è più che altro dire che "non si può matematizzare una cosa così complessa ecc.", cosa che non è decisamente vera. i sistemi complessi sono descritti eccome con la matematica, e magari le simulazioni ti possono dare andamenti approssimati o whatever, ma funziona, piuttosto che dire "mah, secondo me oggi piove", lo sai.
quello che diceva marco non è il fatto che l'1v1 potrebbe non bastare a determinare l'evo del mg per una serie di fattori, almeno non credo; io ho capito che lui semplicemente pensasse che io stessi descrivendo i processi decisionali in-battle basandomi sui matchup 1v1 che è chiaramente una cosa sbagliatissima. detto questo, il mio modello in realtà dovrebbe utilizzare i matchups "team vs team" visto che strettamente parlando in pokémon le risorse sono i team, ma l'1v1 secondo la mia esperienza porta a delle buone approssimazioni, poi non so. quello stesso foglio excel contiene solo un set per ogni OU perchè l'ho fatto a mano, e già ci ho messo tanto a scrivere una matrice 14x14, poi non so te. se ci fosse un algoritmo di calcolo per il matchup team vs team tutta la faccenda sarebbe più accurata...
...ed in effetti questo mi porta a pensare che un buon algoritmo potrebbe basarsi sul runnare una simulazione di battle tra due cpu, il che ci riporta all'ultima parte del tuo post. tu dici che quella è la cosa più interessante, e forse hai ragione, ma penso comunque che avere un'idea di come il mg potrebbe diventare in un futuro prossimo possa funzionare bene per aumentare le proprie chances di vittoria (questo per ogni genere di gioco).
non ho mai parlato di esattezza matematica. la matematica è utile per descrivere certe cose ed ottenere predizioni (qualitative o meno), la cosa su cui mi sono impuntato negli ultimi post, forse anche con troppo butthurt, è che è possibile farlo. semplicemente mi innervosisce quando qualcuno spara a zero dicendo che non si può fare. |
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| non ho capito l'ultima cosa che hai scritto, ma ribadisco che l'evoluzione del metagame dipende dai matchup singoli, non dai processi in-battle tipo switch ecc.
e questo modello *non* è un modello di battling, quindi non si può applicare al battling per definizione. il battling è un altro tipo di struttura, ma ho studiato anche quella in modo diverso. |
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| ok, lo ripeterò ancora una volta. questo modello descrive processi di evoluzione del metagame. non descrive processi in-battle. switch e altre cose non c'entrano niente, quindi è inutile che tu ti riferisca a queste cose.
la matematica ti dirà *sempre* se conviene o meno usare una mossa o un'altra. non capisco come tu possa pensare il contrario. la teoria delle probabilità esiste da secoli, e sono secoli che la si usa per scegliere le opzioni più convenienti, con ottimi risultati. la gente viene bannata dai casinò per queste cose: funziona. |
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| le tabelle non tengono in considerazione le ch rate o gli speed tie? Forse dovresti leggere un po' meglio ciò che ho fatto. Non si tratta di qualcosa che condiziona i processi in-battle. Queste sono predizioni di evoluzioni di usage, e dipendono esclusivamente dai matchup fra i singoli OU (che TENGONO IN CONTO tutte quelle cosette). E se sai qualcosina di statistica dovresti avere nella testa il concetto di media, e sapere che in media gli effetti casuali sono gli stessi da entrambe le parti. E' per questo che i coefficienti di countering sono antisimmetrici, ma probabilmente non hai neppure letto cosa siano. Le "osservazioni strategiche" non contano niente in questo contesto.
Mi fa ridere di gusto che tu dica che non si possa "matematizzare una roba così complessa", quando da decenni sono state "matematizzate" cose molto, molto più complesse. Forse dovresti informarti prima di sparare a zero. Invece di scrivere certe cose perchè piuttosto non chiedi se questo modello tiene in conto qualcosa oppure no, e se sì come lo fa? Posso descrivertelo più in dettaglio, c'è n'è molto di dettaglio che qui non è spiegato, e piuttosto di flammare con persone testarde preferirei condurre una discussione come si deve. |
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