Informacion sobre hearthstone

Los juegos de cartas coleccionables, como Hearthstone y Magic the Gathering, regularmente han impreso tarjetas superpobladas debido a la gran cantidad de cartas creadas cada año. Teniendo en cuenta que el uso de cartas superpobladas puede ayudar a lograr una mayor tasa de victorias, no es sorprendente que los jugadores estén constantemente buscando estas cartas. Como resultado, las cartas superpobladas terminan destruyendo la diversidad del juego al ser exageradas. Os puede interesar este artículo que habla sobre como conseguir las mejores cartas de hearthstone.

Cartas de Hearthstone superpobladas

Esta publicación de blog demuestra cómo encontrar tarjetas de Hearthstone tan superpobladas de forma automática mediante el aprendizaje estadístico. Este método puede ser utilizado por un jugador para obtener una ventaja o por un diseñador de juegos para verificar si hay un error de diseño de la tarjeta.

La técnica que se analiza en este artículo se usó originalmente para analizar automáticamente 134 tarjetas del lanzamiento original de Hearthstone en junio de 2014. Al hacerlo, se reveló que Soulfire era la tarjeta con mayor poder en ese momento.

Poco después del lanzamiento de esta publicación, en septiembre de 2014, Blizzard puso nerviosa a Soulfire al aumentar su costo según lo predicho por nuestro algoritmo. Por lo tanto, esto validó la precisión de nuestro enfoque.

Si bien el conjunto de las tarjetas de juego ha evolucionado desde que se publicó este análisis, los principios subyacentes siguen siendo los mismos y nuestra técnica se puede aplicar fácilmente al conjunto de cartas actual de Hearthstone y a cualquier otro juego de cartas.

Conseguir Las Mejores Cartas Hearthstone

Última edición Esta publicación fue editada por última vez en octubre de 2016. La introducción fue completamente reescrita para reflejar el estado actual de la investigación.

Esta publicación es parte de una serie de publicaciones sobre cómo aplicar el aprendizaje automático a Hearthstone. Esta serie hasta ahora tiene las siguientes publicaciones:

Cómo ponerle precio a las tarjetas Hearthstone: presenta el modelo de fijación de precios de tarjetas utilizado en las publicaciones de seguimiento para encontrar tarjetas infravaloradas.
Cómo encontrar tarjetas subvaloradas de forma automática: se basa en el modelo de fijación de precios para encontrar automáticamente tarjetas infravaloradas (esta publicación).
Precio de tarjetas especiales: Muestra cómo evaluar el costo de las tarjetas que tienen efectos complejos, como VanCleef.

  • Predecir el mazo de oponentes de Hearthstone: Demuestra cómo usar el aprendizaje automático para predecir qué jugará el oponente.
  • Predecir los resultados del juego Hearthstone con el aprendizaje automático: analiza cómo aplicar el aprendizaje automático para predecir los resultados del juego.
  • La investigación discutida en esta publicación también fue presentada en Defcon22.

Cartas dominantes de Hearthstone

Por qué existen cartas dominadas y su efecto en el juego

Los juegos de cartas coleccionables requieren que los diseñadores de juegos creen constantemente un gran volumen de tarjetas nuevas para mantener el interés y mantener el juego rentable. Por ejemplo, Hearthstone se actualiza con decenas de tarjetas nuevas cada tres meses. Dado que todas estas nuevas tarjetas se diseñan manualmente con un calendario muy ajustado, no es de extrañar que a menudo los desarrolladores subestimen el poder de su efecto y liberen las cartas superpobladas.

Juego de cartas magic

Para Magic, el ejemplo más famoso de una carta con tanta potencia es Black Lotus lanzado en 1993. Más recientemente, la infame tarjeta Skullclamp rompió completamente el metajuego de Magic en 2004 y provocó una prohibición de emergencia, ya que la mayoría de las barajas en ese momento jugaban o fueron diseñados para contrarrestarlo.

La evolución de la tarjeta * Warsong Commander *

Aunque Hearthstone nunca “disfrutó” de tarjetas tan rotas, algunas se acercaron, incluido Warsong Commander y el mazo que rompió el meta en 2015. Sorprendentemente, Warsong Commander no fue dominado solo una vez, sino dos veces antes de tenerlo bajo control, como se ilustra encima.

Visión general del enfoque

Resumen de cartas infravaloradas

Como se ilustró anteriormente, encontrar tarjetas infravaloradas se realiza en cuatro pasos:

Cada carta se convierte en una ecuación lineal que expresa su coste de maná en función de sus atributos, como hicimos en la publicación anterior.

El conjunto resultante de ecuaciones de tarjeta se trata como un sistema sobre determinado y el método de mínimos cuadrados ordinarios se usa para calcular los coeficientes de atributo.

Los coeficientes de atributo se usan para calcular el valor verdadero de las cartas.

Finalmente, comparamos el valor verdadero calculado con el costo asignado por Blizzard. Las cartas que tienen la mayor diferencia entre su valor verdadero y su valor nominal son las más infravaloradas o sobrevaluadas.

Si bien este proceso puede parecer complicado, en la práctica requiere menos de 100 líneas de código cuando las tarjetas se han convertido al formato de ecuaciones lineales. El siguiente ejemplo debe aclarar cómo funciona el enfoque general.

Antes de profundizar en el ejemplo, vale la pena mencionar que pasé la mayor parte del tiempo escribiendo el analizador sintáctico que analiza el texto de cada tarjeta para extraer sus atributos correctamente. Para darte una idea de cuán tediosa es esta parte del proceso, solo debes saber que me tomó una semana de trabajo modelar las 134 tarjetas utilizadas en este análisis. Si sabe cómo codificar en Python y está interesado en ampliar el análisis, hágamelo saber.

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