Система підтримки прийняття рішень при оцінюванні результатів ігор

Abstract

Протягом останніх років у світі спостерігається значний розвиток кіберспорту – у деяких країнах він уже прирівнюється до рівня звичайного спорту та отримує підтримку від держави. Зростає кількість кіберспортивних мультиігрових організацій, існує більше сотні професійних команд у різних ігрових дисциплінах, щорічно проводиться велика кількість турнірів зі значними призовими фондами. На фоні активного росту кіберспорту розвивається і букмекерський бізнес, пов’язаний власне зі ставками на онлайн-ігри. Створення системи підтримки прийняття рішень оцінювання результатів ігор, яка розроблена враховуючи специфіку конкретної гри (DotA 2), дає змогу ефективно прогнозувати результати професійних ігор та може використовуватись для визначення ставок. Мета і задачі дослідження. Метою роботи є створення програмного забезпечення, яке дає змогу з високою вірогідністю прогнозувати результати професійних матчів у кіберспортивній грі DotA 2 на основі зібраної про команди інформації та відображати отримані прогнози у зручному для користувачів вигляді. Для досягнення мети потрібно виконати такі завдання: - дослідження літературних та електронних джерел в області прогнозування спортивних подій; - детальне вивчення предметної області та проведення системного аналізу об’єкту дослідження; - огляд можливих засобів та методів вирішення задачі прогнозування та вибір відповідних технологій; - побудова та наповнення бази даних з інформацією про команди та матчі; - програмна реалізація системи підтримки прийняття рішень оцінювання результатів ігор. Об’єкт дослідження – процес прогнозування результатів матчів в кіберспортивній дисципліні DotA 2. Предмет дослідження – методи і засоби комп’ютеризації процесу оцінювання результатів ігор в кіберспорті. Практичне значення отриманих результатів. В результаті написання магістерської кваліфікаційної роботи отримані як теоретичні, так і практичні результати. В ході виконання роботи обрано оптимальну статистичну модель для прогнозування результатів матчів у грі DotA 2 та визначено фактори впливу на результат. Також розроблено відповідне програмне забезпечення, яке дає змогу швидко створювати прогнози для будь-якого матчу професійних команд, опираючись на зібрані вхідні дані про них. Для виконання магістерської кваліфікаційної роботи обрано предметну область прогнозування результатів матчів у професійному кіберспорті, зокрема розглянуто онлайн-гру DotA 2. В результаті виконання роботи створено відповідну систему підтримки прийняття рішень. Основною функцієюю створеної системи є оцінювання результату конкретної гри на основі зібраних значень факторів впливу. Враховуючи активний розвиток кіберспорту у світі, обрана галузь дослідження є надзвичайно актуальною. В результаті проведення аналітичного огляду літературних та інших джерел оцінено поточну ситуацію в галузі прогнозування кіберспортивних результатів (зокрема для дисципліни DotA 2), та досліджено системи та методи прогнозування інших спортивних подій, які можна використати як основу для розроблення СППР оцінювання результатів ігор у кіберспорті. У другому розділі більш детально розглянуто призначення системи, її складові елементи, функції, які вона повинна виконувати, наведно опис предметної області, визначено вхідні та вихідні дані роботи системи. Для моделювання використано UML методологію, а саме побудовано діаграму прецедентів (визначено акторів та їх функції), а також діаграму послідовностей та діаграму діяльності. Крім того, обрано статистичну модель для створення прогнозу – логіт-регресію. В результаті аналізу доступних засобів та методів вирішення проблеми прийнято рішення про подання знань у вигляді реляційної бази даних, а для створення програмного забезпечення для прогнозування обрано мову програмування високого рівня C#. Для розроблення веб-сайту для розміщення готових прогнозів використано технології HTML, CSS та JavaScript. Програмна реалізація системи містить у собі весь необхідний функціонал для прогнозування результатів матчів – реалізовано власне алгоритм створення прогнозу, а також доступні списки минулих матчів, майбутніх матчів, прогнознів, рейтинг команд. Окрім того, доступна функція оцінки ефективності роботи системи – визначення співвідношення вгаданих та усіх прогнозів. В ході тестування роботи системи визначено, що розроблений продукт дає правдиві прогнози більш ніж у 65% випадків, що є хорошим результатом. Після внесення доробок та адаптації розроблена система може використовуватись у реальних умовах.In recent years, there has been significant development in esports worldwide – in some countries, it is already equated to traditional sports and receives support from the government. The number of esports multi-gaming organizations is growing, with over a hundred professional teams in various gaming disciplines. Numerous tournaments with substantial prize pools are held annually. Against the backdrop of the active growth of esports, the betting business associated with online gaming is also developing. The creation of a decision support system for evaluating game results, specifically designed for a particular game (DotA 2), allows for effective forecasting of professional game outcomes and can be used for determining bets. Research Objectives and Tasks: The goal of the work is to create software that enables high-precision forecasting of professional matches' results in the esports game DotA 2 based on collected team information and presents the forecasts in a user-friendly format. To achieve this goal, the following tasks need to be accomplished: - Investigate literary and electronic sources in the field of sports event forecasting. - Thoroughly study the subject area and conduct a systematic analysis of the research object. - Review possible tools and methods for solving the forecasting task and select appropriate technologies. - Build and populate a database with information about teams and matches. - Implement the decision support system for evaluating game results. Research Object -The process of forecasting match results in the esports discipline DotA 2. Research Subject -Methods and means of computerizing the process of evaluating game results in esports. Practical Significance of Results: The theoretical and practical results obtained through this master's qualification work include the selection of an optimal statistical model for predicting DotA 2 game results and the identification of influencing factors. The developed software allows quick prediction creation for any professional team match based on collected input data. Considering the active development of esports worldwide, the chosen research field is highly relevant. Analyzing literature and other sources assessed the current situation in predicting esports results (specifically for DotA 2) and explored systems and methods for forecasting other sports events, which can serve as a basis for developing a decision support system for evaluating game results in esports. The second chapter provides a more detailed examination of the system's purpose, its components, functions, the description of the subject area, and the determination of the system's input and output data. UML methodology, including use case diagram construction (defining actors and their functions), sequence diagram, and activity diagram, was used for modeling. Additionally, logistic regression was chosen as the statistical model for prediction. After analyzing available tools and methods to solve the problem, the decision was made to represent knowledge in the form of a relational database. C# programming language was chosen for creating the forecasting software. HTML, CSS, and JavaScript technologies were used for developing the website to present forecasts. The software implementation of the system includes all the necessary functionality for predicting match results – the algorithm for creating predictions, lists of past and future matches, forecasts, and team rankings. The system also includes a performance evaluation feature – determining the ratio of correct predictions to all predictions. Testing the system revealed that the developed product provides accurate predictions in over 65% of cases, which is considered a good result. After refinement and adaptation, the developed system can be used in real conditions.