游戏中的数学:ELO Rating应用

之前的博文中简单介绍了ELO Rating系统,依照其思想,博主写了一个对NBA球队的评分系统,代码如下

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.Iterator;

import javax.sound.sampled.Line;


public class NBAEloRating {
    //根据结果更新A和B的分数
    public static void updateRatingScore(Team teamA, Team teamB, Boolean result){
        final double DEFAULT_ELO_K_FACTOR = 24.0;
        double exceptionA = 1 / (1 + Math.pow(10, (teamB.getRatingScore() - teamA.getRatingScore())/400));
        double exceptionB = 1 - exceptionA;
        double scoreA = -1;
        double scoreB = -1;

        if (result){
            scoreA = 1;
            scoreB = 0;
        }else {
            scoreA = 0;
            scoreB = 1;
        }

        double newArating = teamA.getRatingScore() + DEFAULT_ELO_K_FACTOR * (scoreA - exceptionA);
        double newBrating = teamB.getRatingScore() + DEFAULT_ELO_K_FACTOR * (scoreB - exceptionB);
        teamA.setRatingScore(newArating);
        teamB.setRatingScore(newBrating);
    }

    //输出每个球队的评分
    public static void printRating(ArrayList<Team> teams){
        for (int i = 0; i < teams.size(); i++){
            System.out.print(teams.get(i).getTeamName() + ":");
            System.out.print(teams.get(i).getRatingScore());
            System.out.println();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException{
        ArrayList<Team> teams = computeRatingScore();
        String predictionFilePath = "res\\prediction";
        prediction(teams, predictionFilePath);

    }
    //根据已有的评分,预测比赛结果
    private static void prediction(ArrayList<Team> teams,
            String predictionFilePath) throws IOException {
        String outputPath = "output\\prediction";
        BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader(predictionFilePath));
        String game = in.readLine();
        String output = "";
        while(game != null){
            String temp[] = game.split(" ");
            int teamA = findTeamNo(teams, temp[0]);
            int teamB = findTeamNo(teams, temp[1]);
            double teamAWinPro = computeProbability(teams.get(teamA), teams.get(teamB));
            output += game + " " + teamAWinPro + " " + (1 - teamAWinPro) + "\r\n";
            game = in.readLine();
        }
        File f = new File(outputPath);
        if(!f.exists()){
            f.createNewFile();
        }

        FileWriter fw = new FileWriter(f.getAbsoluteFile());
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(fw);
        bw.write(output);
        bw.close();
    }

    private static double computeProbability(Team teamA, Team teamB) {
        return 1 / (1 + Math.pow(10, (teamB.getRatingScore() - teamA.getRatingScore())/400));
    }

    public static ArrayList<Team> computeRatingScore() throws IOException{
        ArrayList<Team> teams = initailize();
        String dataFilePath = "res\\scoredata";
        BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader(dataFilePath));
        String result = in.readLine();
        while(result != null){
            String temp[] = result.split(" ");
            int teamA = findTeamNo(teams, temp[0]);
            int teamB = findTeamNo(teams, temp[1]);
            boolean rslt = getResult(temp[2]);
            updateRatingScore(teams.get(teamA), teams.get(teamB), rslt);
            result = in.readLine();
        }
        sortByRatingScore(teams);
        printRating(teams);
        return teams;
    }

    private static void sortByRatingScore(ArrayList<Team> teams) {
        Collections.sort(teams, new Comparator<Team>(){

            @Override
            public int compare(Team arg0, Team arg1) {
                double scoreA = arg0.getRatingScore();
                double scoreB = arg1.getRatingScore();
                if (scoreA < scoreB)
                    return 1;
                else {
                    return -1;
                }
            }

        });
    }

    private static boolean getResult(String string) {
        String tmp[] = string.split(":");
        int teamA = Integer.parseInt(tmp[0]);
        int teamB = Integer.parseInt(tmp[1]);
        if (teamA > teamB)
            return true;
        else {
            return false;
        }
    }

    private static int findTeamNo(ArrayList<Team> teams, String teamName) {
        int teamNo = 0;
        while(!teamName.equals(teams.get(teamNo).getTeamName())){
            teamNo++;
        }
        return teamNo;
    }
    //初始化所有球队的评分
    private static ArrayList<Team> initailize() throws IOException {
        ArrayList<Team> teams = new ArrayList<>();
        String teamListFilePath = "res\\teamlist";
        BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader(teamListFilePath));
        String teamName = in.readLine();
        while (teamName != null){
            Team team = new Team(teamName, 1500);
            teams.add(team);
            teamName = in.readLine();
        }
        return teams;
    }
}

public class Team {
    private String teamName;
    private double ratingScore;

    public Team(String teamName, double ratingScore) {
        super();
        this.teamName = teamName;
        this.ratingScore = ratingScore;
    }

    public String getTeamName() {
        return teamName;
    }

    public void setTeamName(String teamName) {
        this.teamName = teamName;
    }

    public double getRatingScore() {
        return ratingScore;
    }

    public void setRatingScore(double ratingScore) {
        this.ratingScore = ratingScore;
    }


}

球队的历史交锋数据保存在scoredata文件中,这个是用爬虫程序抓取出来的,如果想要实现如上的预测系统可以自己写一个爬虫程序,抓取出数据的格式为:

球队A 球队B 比分
譬如:
小牛 马刺 80:99

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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