Optimización en la elección de mazos en juegos de cartas coleccionables

Abstract

Most of the problems which we find in our daily life can be reduced to maximize or minimize a function; reduce transport cost, improve business, get the maximum profit of a product. In fact, this class of problems are so attached to us as human beings at point we have developed many tools to confront those, examples given, specific function classes analysis and use of probabilities, numeric methods and heuristics to approximate results in the case of not have enough information about the function or a deterministic tool to work over that. One problem of this type is: If we have a game in which we do not know an efficient algorithm to get a winner strategy, how we improve our chances to win? We focused in a currently popular game called Hearthstone. On this game we proposed a qualification function for decks and we search with this maximize this function to find the best possible combination of cards and with this improve our chances to win. The stated before based in the assumption that the rate returned by the function show if one deck is better than other. For the search of maximum rate, we used a variation of an algorithm called differential evolution, which is in the group known as meta-heuristics.

Muchos problemas que uno puede encontrar en la vida cotidiana se reducen a maximizar o minimizar una función; reducir el costo de transporte, aumentar las ganancias en un negocio, obtener el máximo rendimiento de un producto, etcétera. De hecho, esta clase de problemas están tan arraigados a nosotros como seres humanos que se han desarrollado una gran cantidad de herramientas para afrontarlos, desde el análisis de clases de funciones específicas hasta el uso de métodos probabilistas, numéricos y heurísticos para aproximar resultados en el caso de no tener información suficiente sobre la función o alguna herramienta determinista para trabajar sobre ésta. Un problema de esta clase es: Dado un juego en el que no conocemos un algoritmo eficiente para obtener una estrategia ganadora, ¿cómo mejoramos nuestras oportunidades de ganar? Nosotros nos centramos en un juego muy popular actualmente, llamado Hearthstone. Sobre éste se propuso un sistema de calificación para los mazos y se busca, en efecto, maximizar ésta con el objetivo de encontrar la mejor combinación de cartas posible, para así mejorar nuestras oportunidades de ganar. Lo anterior basado en la suposición de que la calificación refleja si un mazo es mejor que otro. Para la búsqueda del máximo puntaje se hizo uso de una ligera variación de un algoritmo llamado evolución diferencial, el cual es uno de los clasificados como meta-heurísticas.