用python做了一个云顶之弈阵容小帮手，让你天天吃鸡

前言

小编云顶新手，好多年不玩LOL了，被朋友安利云顶之弈，玩了两天觉得有点意思。但是这个游戏阵容可搭配太多了，如果不是天天研究这个游戏的，很难吃鸡。所以我就心血来潮想写个阵容助手（python），给定几个你想玩的英雄，基于遗传算法向玩家推荐阵容。目前适配9.19版本，不过后面有新阵容出现的话，改起来也方便。增加铲子功能，不过只能增加一个（增加两个的话计算量大，不够实时性）

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爬取相关网站内容获取英雄信息
这一步是可以自己输入的，但是作为一个倔强的程序员，显然不能做这种事（手动狗头）

一开始选的是lol官网…搞半天都搞不出来（技术不够，泪目）

后来发现还是多玩好爬一点

结果如下

另外还保存了英雄的昵称与其对应的id，方便输入（有时候真想不起来英雄的真名啊）

阵容搭配与得分

建立一个列表，记录各种阵容搭配，需要人口数目，记录铲子能增加的羁绊

计算英雄阵容与所需金币总数

def teamtype(hero_ids, heros_info):

‘’’

查看阵容,金币

‘’’

team = {}

gold = 0

for hero_id in hero_ids:

gold += heros_info[‘gold’][hero_id]

for job in heros_info[‘info’][hero_id]:

if job in team:

team[job] += 1

else:

team[job] = 1

return team, gold

计算得分时候，不考虑羁绊效果不平衡的情况（我也玩得少…不大了解）

另外，默认组成人口越多，羁绊效果增加得越多（采用平方得分函数）

def calculateTeamScore(team, show= 0, shovel= False):

‘’’

计算队伍得分(铲子)

羁绊得分规则：按达成羁绊人数得分，不考虑羁绊效果不平衡

‘’’

max_score = 0

if shovel:

#计算铲子

change = ‘null’

team_out = {}

for j in shovel_add:

#如果队伍里没有相关职业,跳过（铲子没有单独羁绊）

if j not in team.keys():

continue

team_copy = copy.deepcopy(team)

team_copy[j] +=1

score = calc(team= team_copy, show= 0)

change = change if score <= max_score else j

team_out = team_out if score <= max_score else copy.deepcopy(team_copy)

max_score = max_score if score <= max_score else score

calc(team= team_out, show= show)

return max_score, change

else:

max_score = calc(team= team, show= show)

return max_score, None

遗传算法设计

编码的话，就是用的实数编码

得分函数选择是上面的阵容得分+所需金币数（越贵的英雄越强）

选择策略是得分最高的个体直接复制到下一代，得分最低的9个个体直接全部重抽

上代码：

def GA(team_pnum, selected_ids, heros_info, heros_info_short,gens = 100, sample = 50, alpha = 0.5, shovel= False):

‘’’

team_pnum:你想组成多少人队伍

selected_ids:列表,已经选定哪些英雄

heros_info:英雄信息

heros_info_short:英雄名称缩写信息

gens:最大繁殖多少代

sample:每代繁衍个体数

alpha:金钱影响程度(值越大,越偏向便宜的英雄)

‘’’

selected_ids = getHeroid(selected_ids,heros_info_short= heros_info_short)

hero_info_cp = copy.deepcopy(heros_info)

k = len(selected_ids)

n = team_pnum - k

hero_couldchose = hero_info_cp[‘hero_id’]

for idxs in selected_ids:

hero_couldchose.pop(hero_couldchose.index(idxs))

#生成第一代

scores = {

‘chosed_ids’:[],

‘score’:[]

}

for i in range(sample):

hero_thisGenCouldChose = copy.deepcopy(hero_couldchose)

random.shuffle(hero_thisGenCouldChose)

teamChoesd = selected_ids + hero_thisGenCouldChose[:n]

team, gold = teamtype(teamChoesd, hero_info_cp)

score,change = calculateTeamScore(team,shovel= shovel)

#print(‘<================================>’)

score = score * 10 - gold * alpha if score > 0 else 0

scores[‘chosed_ids’].append(teamChoesd)

scores[‘score’].append(score)

#开始繁衍

maxscores = []

for gen in range(gens):

scores_thisgen = {

‘chosed_ids’:[],

‘score’:[]

}

#最优的个体直接保存

score_max_idx = scores[‘score’].index(max(scores[‘score’]))

scores_thisgen[‘chosed_ids’].append(scores[‘chosed_ids’][score_max_idx])

scores_thisgen[‘score’].append(scores[‘score’][score_max_idx])

#最差个体的直接重置掉（重复9次）

for i in range(9):

#重排、重选序号

random.shuffle(hero_thisGenCouldChose)

teamChoesd= selected_ids + hero_thisGenCouldChose[:n]

#重新赋值

score_min_idx = scores[‘score’].index(min(scores[‘score’]))

scores[‘chosed_ids’][score_min_idx] = teamChoesd

scores_thisgen[‘chosed_ids’].append(teamChoesd)

#计算得分

team, gold = teamtype(teamChoesd, hero_info_cp)

score,change = calculateTeamScore(team, shovel= shovel)

score = score * 10 - gold * alpha if score > 0 else 0

scores[‘score’][score_min_idx] = score

scores_thisgen[‘score’].append(score)

#计算累积概率

p = [0]

totalScores = sum(scores[‘score’])

for i in range(2,sample):

p.append(p[-1] + scores[‘score’][i]/totalScores)

#根据轮盘赌法生成新一代个体

for i in range(sample):

#有莫名bug找不到双亲，所以先赋值，如果后面找到了会被覆盖

Dad = scores[‘chosed_ids’][0]

Mom = scores[‘chosed_ids’][-1]

#选父体

rnd = random.random()

for theone in range(len§):

if p[theone] > rnd:

Dad = scores[‘chosed_ids’][theone - 1]

break

else:

continue

#选母体

rnd = random.random()

for theone in range(len§):

if p[theone] > rnd:

Mom = scores[‘chosed_ids’][theone - 1]

break

else:

continue

#求并集

dadmon = list(set(Dad[k:]) | set(Mom[k:]))

random.shuffle(dadmon)

baby = selected_ids + dadmon[:n]

#求得分

team, gold = teamtype(baby, hero_info_cp)

score,change = calculateTeamScore(team, shovel= shovel)

score = score * 10 - gold * alpha if score > 0 else 0

scores_thisgen[‘chosed_ids’].append(baby)

scores_thisgen[‘score’].append(score)

maxscores.append(max(scores_thisgen[‘score’]))

#保存这代信息

scores = copy.deepcopy(scores_thisgen)

#取出最佳个体

besTeam = scores[‘chosed_ids’][scores[‘score’].index(max(scores[‘score’]))]

return besTeam, maxscores

运行结果

效果还不错,大概几秒钟就能运行出结果，不影响游戏进度同时为不熟悉python的小伙伴做了个双击直接运行版本

双击，cmd里根据提示输入参数即可

（至少需要安装pandas库，命令：pip install pandas）