[讨论] [翻译]SI论坛上关于CA算法的探索型强贴 [复制链接]

无门冰箱

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电梯直达

楼主

发表于 2008-4-30 01:51:43 |只看该作者 |倒序浏览

很多朋友应该都对SI的球员CA和能力之间的算法很不解，刚才小a推荐了这篇文章，把他翻译了下，希望对大家能有所帮助。
SI论坛原贴的回复达到11页之多！>>>原贴<<<

定义：

CA主要就是指当前能力
“最大CA”是指球员能力最大取值（200），并不是球员真正会达到的潜在能力的高低。
TATT：即是球员属性和值，即是把球员所有属性数值相加得到的和。

介绍：

我一直以来就对CA和球员属性值之间的关系很感兴趣。我一直想弄明白这个问题的关键就是CA和属性之间到底是怎么联系起来的。首先，我们要试着找出对于一个CA=x的球员来说，是不是存在一个固定的最小、最大值或者属性总值（或者是一个CA升降的固定值，包含了位置消耗），然后就是要找出是不是有可能通过一个球员的TATT来估算出他的CA。

为了验证以上这两个问题，我不得不YD的以研究之名用Editor和FMM来查看球员的CA了。（鬼佬好面子……）

让我们切入正题，举例来说，如果有10个球员有150的CA，我们可以有以下这么三个问题，他们是否也有接近的TATT呢？他们是不是都有大于x而小于y的TATT？以及他们是不是有一个大小类似的TATT？

近一步讲，拿像小罗这样有很高CA和并不太高的能力属性值的球员来比较？我假定他会有一个很高的属性和值，那样找出一个球员可以拥有的TATT最大数值（720+）就会显得很有趣，这里我要假定那名球员有着200或接近于200的 CA。我假定游戏里有一个确定的上限值用来不让球员拥有全20的数值，并且期望能够找出这个数值。

另外一个问题是，我们能不能仅仅从TATT里就看出一个球员的CA呢？

推论：

你可以通过使用FMM来轻易估算出一个球员的TATT（包含隐藏属性），但我游戏的时候从来不用这类工具也不想在这里走这条捷径。（我开始觉得这个鬼佬有点二了……）

明显的我们上面所讨论的那个最大值就是720，36属性x20=720。

当然，我也把有些精神属性比如侵略和决心之类的似乎不受CA影响的属性包含在了这个数字里，希望这样不会对结论的产生有太大的影响，因为总体来说这些属性的影响不算很大。

我想有一点我需要声明，就是我从一开始写这篇文章时，并没有想过要去证明或者反驳什么来增加我FM的阅历，我做这些仅仅是出于自己的兴趣，是对于那些让自己兴奋和激动的知识的渴求。（现在大家知道如何增加自己文章的字数了吧？以下省略N字不翻了……）

显然的，一个球员A可以比B有着更高的TATT，但是玩家可能还是会更喜欢用B来进行比赛，因为比起我希望他们打的位置，B有着比A更加高的关键属性。同样的，对于A比B有着更高CA的情况，也会有类似的原因让玩家放弃A而使用B。

研究开始：

下面我将以我的英超米德尔斯堡队的阵容为例来给大家分析以上这些问题，所有球员的数据采自第一个赛季结束后的5月。

GK – Almunia – CA152 – TATT 430
DR – Young – CA 135 – TATT 448
DC – Huth – CA 152 – TATT 510
DLC – Pogatetz – CA 144 – TATT 488
DL – Taylor – CA – 134 – TATT 496
ML – Arca – CA 142 – TATT 475
DMC – Shawky – CA 138 – TATT 481
MC – Cattermole – CA 132 – TATT 477
MC/DMC – Rochemback – CA 147 – TATT 477
AMC – Piatti – CA 130 – TATT 422
AMC – Kapo – CA 146 – TATT 481
AMR – Torje – CA 135 – TATT 450
ST - Stancu – CA 138 - TATT 437

然后是一些不是我的世界级球员：

GK – Buffon – CA 185 – TATT 493
DL – Evra – CA 170 – TATT 534
DR – Alves – CA 179 – TATT 583
DC – Terry – CA 182 – TATT 534
AML – Ronaldinho – CA 188- TATT 527
AMR – C. Ronaldo - CA 192 – TATT 519
DMC – Mascherano – CA 175 – TATT 510
MC – Gerrard – CA 184 – TATT 549
AMC – Kaka – CA 192 – TATT 522
ST – Eto – CA 186 – TATT 522

总述：

我的球员：

平均CA= 140.38
平均CA占最大值（200）的比例= 70.19%
平均TATT= 467.08
平均TATT占最大值（720）的比例= 64.87%
平均平均CA/平均TATT= 30.05%
球员Huth的CA/他的TATT= 29.80%

世界级球员：

平均CA= 184.22
平均CA占最大值比例= 92.11%
平均TATT= 531.44
平均TATT占最大值的比例= 73.81%
平均CA/平均TATT= 34.66%
C. Ronaldo的CA/他的TATT= 36.78%

从上面的比较我们看出两组人员的平均CA之差达到了20%以上，而他们的平均TATT之差却只有不到10%。在我看来这是一个十分有趣的结果。也可以通过这么个结论推导出这么一个假设，CA大致决定了一个球员TATT所处的等级。

这里面最重要的一个比较是Huth和CR之间的，Huth的CA占最大值为76%而CR为96%，差距足足有20%之多，而他们两人各自的TATT所占最大的百分数对比却是70.83%（Huth）和72.08%（CR），两者之差不到2%。这点有没有让你想到什么呢？事实上我也不确定。这个对比大致上可以明确说明CR在边锋的位置上比Huth在后卫的位置上要出色，这点纯粹的从他们各自己的CA和TATT值上就可以看出，CR的属性在个别项目上的值非常高（假设这些属性都是一个边锋的核心属心，事实上也是），而Huth这方面，他的属性分配比较平均，这就让他有了一个比较低的CA以及一个和CR差不多的TATT。

同样的，平均CA/平均TATT的结果也非常有趣。同过这个方法，可以通过一个球员的属性值大概的算出他的CA。这个是显然可以算出的，比如拿Alves来举例，从他的属性看起来（一片红）上去他像是一个拥有的很高CA的球员，但是事实就不是如此（只有179的CA）。再举例来说，Huth的CA却比我从他数值想象出来的高一些。所以如果我们拿CR和Huth来作为上下限的话就有可以大致的作出这样的结论：引入TATT值，以后我们大概可以粗略的在7%的误差范围之内估算出一个球员的CA值。在这里我们把它先暂且定为32.5%（介于29%和36%之间）。现在就算我自己在写这篇文章的同时，也觉得这是一个瞎掰的逻辑，然而我也认为即使事实是这个逻辑是正确的，我也不禁要问自己So What？接下来就让我们来看看So What吧~

为了来测试这个结论，我会随机选取一些球员并且通过FMM来测试。

我是一个Bolton球迷所以这里就以博尔顿的球员为测试。

一般球员：

Diouf
TATT: 476
预测CA: 155 (476 x 32.5%)
实际CA: 160
误差: 2.5%
年龄: 27
巅峰年龄: 27-32

Andranik
TATT: 461
预测CA: 150 (461 x 32.5%)
实际CA: 148
误差: 1%
年龄: 25
巅峰: 27-32

GK：

Jussi
TATT: 435
预测CA: 141 (435 x 32.5%)
实际CA: 161
CA值/TATT值的百分比: 37%

ms这个规则并不适用于门将，但这个也是可以理解的，主要是我觉得你也不会去拿GK的数值和其他位置上的球员比较吧。让我们拿37%这个值来测试一下其他GK看看会有什么结果。

Almunia
TATT: 430
预期CA: 159 (430 x 37%)
实际CA: 152
误差: 3.5%
CA值/TATT值: 35%

我们继续用一个年轻的门将来进行测试。我估计如果用37%来计算的话得出的值会大大超过这个年轻门将的CA。

Brad Jones
TATT: 390
预测CA: 144 (390 x 37%)
实际CA: 125
误差: 10.5%
年龄: 26
巅峰年龄: 31-35
CA值/TATT值: 32.05%

年轻球员：

Zeefuik
TATT: 434
预期CA: 141 (434 x 32.5%)
实际CA: 102
误差: 19.5%
CA值/TATT值: 23.50%
年龄: 17
巅峰年龄: 26-31

我们在上面的结论似乎也不能够适用于年轻球员，然后这一点是完全可以解释的。目前来看上面得出的结论到目前为止似乎只适用于成年球员和门将。这点已经是得到了证明了的，那么我们现在来看它是不是适用于一个已经过了巅峰年龄阶段的球员。

Campo
TATT: 431
预测CA: 140
实际CA: 108
误差: 16%!!
CA值/TATT值: 25.06% - 不适用？还是应该以这个数值来算？

Speed
TATT: 422
预测CA: 137 (422 x 32.5%) or;
106 (422 x provisional 25% “老龄球员” 基准数值)
Actual CA: 100
普通球员公式算出的误差: 18.5%
老龄球员公式算出的误差: 3% - 这个值就可以接受了
CA值/TATT值: 23.7%

Giggs
TATT: 485
预测CA: 121 (485 x 25%)
实际CA: 136
误差: 7.5% - 勉勉强强可以接受
CA值/TATT值: 28.04%

我觉得有一点显而易见就是不同的球员能力的衰退是有不同的速度的，Giggs在我的档里只有刚刚开始掉能力，所以我认为如果一个球员的能力已经开始慢慢下滑，那么“老龄球员”基准值就应该适用（感觉跟税法似的……）。这似乎是如果一个球员的年龄越大数值掉的越多，那么那个老龄球员的基准值也会越低。而如果你经常让那位还不是太老的老将上场的话那么在他年龄过大之前还是可以用32.5%这个值来进行估算的。

让我们基于这些来测试另一个球员，

Hamman (和Giggs一样，并没有像Speed那么老，但是在我档里已经开始能力下滑很久了)
TATT: 414
预测CA: 116 (414 x 28% same as Giggs)
实际CA: 114
误差: 1%
CA值/TATT值: 27.54%

我写到这里的时候我已经基本不想活了，不管以上的的内容或多或少让你想到什么，我真是很讨厌数学，而且毕业后就根本没有碰过它……

结论（也许吧……）

公式：TATT x N% = CA
年轻球员基准值N= 23-28
老龄球员基准值N= 28-23
普通球员(巅峰期之前和刚进巅峰期)基准值N= 32.5
普通球员(已经在巅峰期)基准值 N= 33%-?%

同时，我也觉得文章里提到的这些数据会被“决心”所影响（不排除其他精神属性），我所说的这种影响不仅仅是表面上数值的涨跌或者训练的效果，有可能（这些精神属性）还影响了CA到TATT的换算。决心也会影响到一个球员年龄老化后能力下滑速度的公式，同样的，年轻球员也是。如果大家都对这个比较有兴趣的后我也会继续对以上的四类球员进行进一步的测试。

综上所述，我决定最后再做一个试验：

Anelka
TATT: 470
预测CA: 165 (470 x 35% - 因为他目前正处于巅峰期但相较于Jussi决心偏低，所以训练效果也会偏低，见下文)
实际CA: 165
误差: 0%! (技术上讲他的预测CA是164.5，但没有什么影响).

远期研究：
Blablabla…很多废话……
以下也全是废话，诸如不能保证这个理论没有一点错误，希望大家一起来研究与CA有关的算法之类的云云

Enjoy!

此文是小a同学极力推荐，在SI上面原贴讨论已达11页的热些，看来大家都对SI用的算法很感兴趣哈。

附：在SI原贴的回复里有一个同学给出了一个比较傻的算法

CA = (w1*A1) + (w2*A2) + (w3*A3) + ...+ (w35*A35) + (w36*A36)其中
wn = 球员各个属性的加权值， n = (0,1,2,3,..........,35,36)
An = 属性n， n = (0,1,2,3,.........,35,36)
此算法适用性：
1. 加权值是在[0,1]之间的值，并且它自身不是其他变量的函数。
2. 加权值仅适用于球员默认位置（非练成位置）。
3. 算法里所有的属性是非隐藏属性。

[ 本帖最后由无门冰箱于 2008-5-1 23:06 编辑 ]