均衡教派-黑客马拉松 项目说明 注意需要使用webstorm解决跨域问题，直接在webstorm启动后提供的端口访问ui.html： http://localhost:63342/balance-hackathon/ui.html 想要生成对局数据需要在/solo目录下执行node test,根据需要修改solo/test.js的内容。 本项目后期方案： 本项目可能会继续进行，后期准备混合玩家数据，与AI训练交叉进行，同时为游戏平衡性研究一种可以量化的评估模型，解决游戏平衡定义的问题。 项目结构 游戏逻辑：solo/Game 基础AI：solo/BaseData 决策树AI：solo/DecisionTree 预测AI：solo/Predictor webpack封装js：solo/dist 数据：solo/data 游戏操作数据：solo/data/base 胜率数据：solo/data/tree 模型：solo/data 决策树模型：solo/modules/tree 多元线性回归模型：solo/modules/predictor UI： 首页：ui.html 散点图：solo/charts.html 胜率预测：solo/predictor.html 操作热力图：solo/heatmap.html 多项式回归分析图：solo/testCharts.html 相对平衡分析：solo/modules/predictor/solve_data.html 技术成员 杨晓宇：编写游戏逻辑，完成所有AI的编写，生成决策树模型及多元线性回归模型，生成原始数据，完成胜率预测和热力图功能。 夏文奕：将原始数据处理成前端可以识别的格式，处理多项式回归方程，完成相对平衡分析功能。 丁宇晨：使用LayUI完成前端界面的拼接，使用拿到的数据展示散点图及多项式回归图。 展示成员 魏天舒：负责进行整体商业分析，完成相关调查，检索相关论文。 杨晓宇：进行项目整体设计，技术手段展示，项目演示。 李天舟：负责编辑PPT，阐述平衡的重要性。 丁宇晨：回答部分有关问题。