===========================================================
Dalam permainan poker, keputusan awal tentang tangan apa yang akan menang di akhir pertandingan sangat penting. Namun, menghitung kemungkinan akurat untuk mengetahui mana tangan yang akan menang di tahap akhir adalah masalah kombinatorial yang tak kunjung terpecahkan.
Dengan menggunakan perhitungan matematis, kita dapat membandingkan 38! * 38!/(2 * 36!) * 36!/(2 * 34!) * 34!/(5! * 29!) untuk mencapai hasil yang sangat besar. Dalam kasus ini, hasilnya adalah 50!/2 * 1/2 * 1/2 * 1/2 * 1/2 * 1/2 * 1/(5! * 29!) = 111,973,393,664,173,216,721,145,600,000 kemungkinan. Semua hasil ini harus diuji untuk mengetahui mana yang akan menang.
Namun, jika kita berharap mencoba melalui semua kemungkinan dalam waktu singkat, maka kita perlu menggunakan algoritma Monte Carlo simulation. Algoritma ini bekerja dengan cara acak membangkitkan subset dari hasil yang mungkin dan melihat seberapa banyak dari subset tersebut yang akan menang.
Dalam hal ini, terdapat tradeoff penting antara ukuran sample subset. Ukuran sample yang lebih kecil akan menghasilkan waktu yang lebih singkat untuk menyelesaikan simulasi, namun akan berakibat kurang akurat. Sebaliknya, ukuran sample yang lebih besar akan memerlukan waktu yang lebih lama untuk menyelesaikan simulasi, namun akan berakibat lebih akurat.
Salah satu cara untuk mengizinkan manfaat dari kedua pendekatan tersebut sementara mengurangi kelemahan-kelemahan adalah dengan menampilkan nilai perkiraan saat algoritma sedang berjalan. Dengan demikian, kita dapat menampilkan perkiraan yang terus berubah dan menjadi lebih akurat hingga user mengambil tindakan atau habis waktu.
Kenapa Fitur Baru Meter Keuntungan Tangan Belum Dirilis
Dalam satu kata: keadilan. Kami ingin membuat permainan kita sama-sama adil untuk semua pemain. Seorang pengguna dengan ponsel berusia 5 tahun akan lebih tidak seimbang dengan pengguna yang memiliki ponsel terbaru dan paling canggih.
Kita mendukung jaringan perangkat yang sangat luas sehingga jumlah simulasi yang dapat dijalankan oleh suatu perangkat dalam waktu tertentu dapat sangat berbeda dengan perangkat lain. Semakin banyak simulasi, semakin akurat perkiraan yang akan diperoleh.
Namun, ada harapan. Setelah beberapa iterasi, kesenjangan antara perkiraan saat ini dan perkiraan setelah iterasi lebih lanjut berkurang hingga menjadi tidak signifikan. Saat perangkat minimal kita terus meningkat dan memungkinkan iterasi yang lebih cepat, kita semakin dekat untuk dapat menawarkan fitur luar biasa ini kepada semua pengguna tanpa membawa kelebihan yang tidak adil.
Kesimpulan
Menghitung kemungkinan akurat untuk mengetahui mana tangan yang akan menang di tahap akhir adalah masalah kombinatorial yang tak kunjung terpecahkan. Kita sedang mengumpulkan data dengan menggunakan perhitungan matematis dan algoritma Monte Carlo simulation. Namun, kita harus menyeimbangkan kelebihan dan kelemahan antara ukuran sample subset. Fitur baru Meter Keuntungan Tangan yang kami rancang akan memberikan hasil yang lebih akurat dan adil untuk semua pengguna.
Terima kasih telah membaca posting ini! Jika Anda menjumpai posting ini menarik atau bermanfaat, berbagilah dengan orang lain. Jika implikasi kombinatorial di dalam game kita sangat mempengaruhi Anda, maka saya sarankan Anda untuk membaca posting sebelumnya tentang penggunaan angka acak. Jika Anda memiliki input yang ingin Anda berikan kepada kami, silakan hubungi kami melalui [email protected] atau mengirimkan email ke [email protected].
Referensi
- Kalkulator Matematika: Untuk mencapai hasil yang sangat besar, kita menggunakan kalkulator matematis untuk membandingkan 38! * 38!/(2 * 36!) * 36!/(2 * 34!) * 34!/(5! * 29!).
Note
Dalam posting ini, kami menggunakan Markdown untuk menulis artikel. Jika Anda ingin membaca posting ini dalam versi HTML, silakan klik pada tombol "HTML" di atas.