¿Cómo abordaría la construcción de un predictor de resultados para una simulación de Football Management?

Supongo que ese algoritmo es un secreto comercial para compañías de juegos como SI Games y demás, y no encontrarás ninguna pista sobre su algoritmo en lugares públicos.

Puedes ver los juegos de gestión de fútbol de código abierto, como por ejemplo .

Si puede recopilar suficiente información sobre los resultados de las coincidencias anteriores, podría hacer un modelo de regresión múltiple simple para predecir los puntajes con una cantidad razonable de precisión. Sin embargo, tendrá que seleccionar cuidadosamente sus variables. Consulte esto y esto para obtener más información sobre la predicción utilizando técnicas de regresión.

Ciertamente, un componente de dicho algoritmo sería analizar el pasado X, muchos años de puntajes de fútbol reales : profesional, universidad y escuela secundaria.

Si tuvieras que agregar los datos disponibles solo en jugadores activos y profesionales, luego observa los puntajes de cada juego en el que estaban, podrías comenzar a tener un enfoque posible.

Por ejemplo, tal vez haya un pateador de lugar que simplemente se congele contra un equipo, y por lo tanto los entrenadores no lo ponen en el campo de juego después de eso cuando los dos equipos se juegan entre sí.

Obviamente, dicho análisis debe hacerse con anticipación y NO en el dispositivo con Windows Mobile :)

Sin embargo, podría ser al menos un punto de partida razonable.

Además, asegúrese de no confiar en estadísticas puras, no importa cuán bueno sea si Lawrence Taylor rompe la pierna de Joe Theismann: - \

Hay algunos motores de simulación de fútbol de código abierto que tal vez quiera consultar:

ESMS +

BygFoot

Diría que es difícil determinar cuál es el método "correcto" para desarrollar un motor para este tipo de juegos. Creo que es básicamente cómo crees que debería determinarse ... obviamente, tener un adelanto del código fuente de otras personas ayuda :)

No he tenido tiempo de echarle un vistazo a BygFoot, sin embargo, he echado un vistazo a ESMS y ¡no se ve tan mal! El ciclo principal no es tan grande como crees ...

Diría que debe haber un elemento de aleatoriedad involucrado, esto permitirá resultados de "shock", etc. y también debería tener en cuenta aspectos como la forma reciente, la moral del jugador, el estado físico, la resistencia, el home / away y proporcionar bonificaciones a los jugadores en consecuencia .

¡Espero que eso ayude!

Es posible que desee echar un vistazo a mi proyecto, que es una simulación partido de fútbol (soccer): http://sourceforge.net/projects/openfootie/