CN109621428A - 一种信息处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种信息处理方法及装置,本发明实施例中,根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。可见,本方案中,在各用户组建团队后,即可预测每个参战团队的胜利概率,并输出作战结果,减少了用户的等待时间。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别是涉及一种信息处理方法及装置。
背景技术
一些场景中,多个用户分别组建自己的团队进行作战。作战过程中,用户需要对自己的团队进行实时控制。通常情况下,作战耗时较长,用户需要等待较长时间,耗费较大精力,才能得到作战结果。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种信息处理方法及装置,以减少用户的等待时间。
为达到上述目的,本发明实施例提供了一种信息处理方法,包括:
确定每个参战团队,其中,每个参战团队中包括用户所选择的多个虚拟角色;
根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。
可选的,所述确定每个参战团队,包括:
针对每个真实用户,确定该真实用户对应的多个虚拟用户;
基于该真实用户的选择指令,确定每个虚拟用户对应的虚拟角色,得到该真实用户所选择的多个虚拟角色组合成的团队;
所述根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率,包括:
根据预先获取的每个虚拟用户操纵其对应的虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
可选的,所述根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果,包括:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值;
针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值与补偿分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
可选的,所述根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果,包括:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值;
针对每个参战团队,确定该参战团队中虚拟角色的角色分值;计算该参战团队的概率分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
可选的,所述确定该参战团队中虚拟角色的角色分值,包括:
针对该参战团队中的每个虚拟角色,获取该虚拟角色所属虚拟用户的等级值、该虚拟角色所属虚拟用户的稀有程度值、以及所述虚拟用户对该虚拟角色的擅长程度值;计算所述等级值、所述稀有程度值和所述擅长程度值之和,作为该虚拟角色的角色分值。
可选的,在所述根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果之后,还包括:
根据作战结果,对每个参战团队中的每个虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值。
为达到上述目的,本发明实施例还提供了一种信息处理装置,包括:
确定模块,用于确定每个参战团队,其中,每个参战团队中包括用户所选择的多个虚拟角色;
预测模块,用于根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;
输出模块,用于根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。
可选的,所述确定模块,具体用于:
针对每个真实用户,确定该真实用户对应的多个虚拟用户;基于该真实用户的选择指令,确定每个虚拟用户对应的虚拟角色,得到该真实用户所选择的多个虚拟角色组合成的团队;
所述预测模块,具体用于:根据预先获取的每个虚拟用户操纵其对应的虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
可选的,所述输出模块,具体用于:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值;
针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值与补偿分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
可选的,所述输出模块,具体用于:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值;
针对每个参战团队,确定该参战团队中虚拟角色的角色分值;计算该参战团队的概率分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
本发明实施例中,根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。可见,本方案中,在各用户组建团队后,即可预测每个参战团队的胜利概率,并输出作战结果,减少了用户的等待时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的信息处理方法的第一种流程示意图;
图2为本发明实施例提供的信息处理方法的第二种流程示意图;
图3为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种信息处理方法及装置,该方法及装置可以应用于各种电子设备,比如,手机、电脑,等等,具体不做限定。下面首先对本发明实施例提供的信息处理方法进行详细介绍。为了方便描述,以下实施例中将执行主体称为电子设备。
图1为本发明实施例提供的信息处理方法的第一种流程示意图,包括:
S101:确定每个参战团队,其中,每个参战团队中包括用户所选择的多个虚拟角色。
一个参战团队中的虚拟角色数量不做限定,比如,可以为4个、5个等等。一种情况下,用户可以点击自己所要选择的各个虚拟角色,电子设备根据用户的点击操作,确定用户所选择的各个虚拟角色,并将这些虚拟角色组成参战团队。
作为一种实施方式,S101可以包括:针对每个真实用户,确定该真实用户对应的多个虚拟用户;基于该真实用户的选择指令,确定每个虚拟用户对应的虚拟角色,得到该真实用户所选择的多个虚拟角色组合成的团队。
举例来说,真实用户可以为游戏玩家,虚拟用户可以为卡牌。比如,游戏玩家可以先抽取自己的卡牌,再为卡牌选择虚拟角色。一次作战中,一个卡牌对应一个虚拟角色,但是不同次作战中,一个卡牌可以对应不同的虚拟角色。
S102:根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
以两个参战团队为例来说,假设团队A包括三个虚拟角色:角色1、角色2和角色3,团队B包括三个虚拟角色:角色4、角色5和角色6。假设获取到这6个角色的历史作战数据,通过分析该历史作战数据,确定角色1-3的平均胜率(胜利概率)低于角色4-6的平均胜率,这种情况下,预测团队A的胜利概率低于团队B的胜利概率。
上述一种实施方式中,一个真实用户对应多个虚拟用户,每个虚拟用户对应一个虚拟角色,这种情况下,S102可以包括:根据预先获取的每个虚拟用户操纵其对应的虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
延续上述例子,真实用户可以为游戏玩家,虚拟用户可以为卡牌;这种情况下,可以预先获取每个卡牌操纵对应的虚拟角色时的历史作战数据。对于同一卡牌来说,其操纵不同的虚拟角色,作战数据不同。或者说,对于每个卡牌来说,有该卡牌擅长的虚拟角色,也有该卡牌不擅长的虚拟角色。如果卡牌操纵的是其擅长的虚拟角色,则该虚拟角色的胜率大一些。假设团队A中虚拟角色的平均胜率小于对方团队中虚拟角色的平均胜率,则团队A的胜率小于对方团队的胜率。
S103:根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。
一种情况下,可以直接将参战团队的胜率转化为作战得分,基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。作战结果可以包括哪个/哪些团队胜利,或者包括哪个/哪些团队失败,等等,具体不做限定。
仍以两个团队A和团队B两个参战团队为例进行说明,假设团队A的胜率为43%,团队B的胜率为57%,可以直接将这两个概率转化为作战分值430和570,570大于430,作战结果可以为团队B胜利。
作为一种实施方式,S103可以包括:根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值;针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值与补偿分值之和,作为该参战团队的作战分值;基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
仍以团队A和团队B两个参战团队为例进行说明,假设团队A的胜率为43%,团队B的胜率为57%,将这两个概率转化为分数值430/570。生成正态分布函数,该正态分布函数的平均数为430/570,标准差为预设值,例如该预设值可以为370。确定团队A的分值∈(430-2*370,430+2*370),确定团队B的分值∈(570-2*370,570+2*370)。由于分值不取负值,因此,将团队A的分值区间调整为∈(0,430+2*370),将团队B的分值区间调整为∈(0,570+2*370)。然后在团队A的分值区间里,按照该正态分布函数中的概率分布,取一个整数值,作为团队A的概率分值;在团队B的分值区间里,按照该正态分布函数中的概率分布,取一个整数值,作为团队B的概率分值。
本实施方式中,可以预先设定胜利概率与补偿分值的对应关系,该对应关系可以如表1所示,表1仅为举例说明,并不对胜利概率与补偿分值的对应关系构成限定。
表1
胜利概率(%) | 补偿分值 |
85-100 | 120 |
75-84.9 | 70 |
65-74.9 | 20 |
50-64.9 | 10 |
延续上述例子,团队A的胜率为43%,团队A没有补偿分值,也就是补偿分值为0,团队B的胜率为57%,团队B的补偿分值为10。假设上述内容中,取团队A的概率分值为430,取团队B的概率分值为570,则团队A的作战分值为430,团队B的作战分值为570+10=580。580大于430,作战结果可以为团队B胜利。
本实施例中各数值仅为举例说明。
作为另一种实施方式,S103可以包括:根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值;针对每个参战团队,确定该参战团队中虚拟角色的角色分值;计算该参战团队的概率分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值;基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
本实施方式中与上述实施方式中“生成每个参战团队的概率分值”的过程类似,不再赘述。与上述实施方式不同的是,本实施方式中,确定该参战团队中虚拟角色的角色分值。
举例来说,可以针对该参战团队中的每个虚拟角色,获取该虚拟角色所属虚拟用户的等级值、该虚拟角色所属虚拟用户的稀有程度值、以及所述虚拟用户对该虚拟角色的擅长程度值;计算所述等级值、所述稀有程度值和所述擅长程度值之和,作为该虚拟角色的角色分值。
延续上述例子,真实用户可以为游戏玩家,虚拟用户可以为卡牌;卡牌具有等级值、稀有程度值、以及对虚拟角色的擅长程度值。具体来说,等级值、稀有程度值、以及对虚拟角色的擅长程度值可以理解为卡牌本身的属性,其可以由卡牌本身的因素随机决定,或者也可以考虑游戏玩家的重要程度,具体不做限定。
假设某卡牌的等级为三,则等级值可以为3分,稀有程度值为10分,对虚拟角色的擅长程度值为20分,这该卡牌的角色分值=3+10+20=33分。
假设团队A中包括三个虚拟用户,这三个虚拟用户的角色分值分别为33、35、40,假设团队A的概率分值为430,则团队A的作战分值可以为430+33+35+40=538。假设团队B中包括三个虚拟用户,这三个虚拟用户的角色分值分别为40、30、30,假设团队A的概率分值为570,则团队A的作战分值可以为570+40+30+30=670。670大于538,作战结果可以为团队B胜利。
作为另一种实施方式,可以根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值;并且确定每个参战团队中虚拟角色的角色分值;然后针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值、补偿分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值;基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
延续上述例子,团队A的概率分值为430、补偿分值为0,角色分值为33+35+40,则团队A的作战分值=430+33+35+40=538。团队B的概率分值为570、补偿分值为10,角色分值为40+30+30,则团队B的作战分值=570+10+40+30+30=680。680大于538,作战结果可以为团队B胜利。
作为一种实施方式,在得到作战结果后,可以根据作战结果,对每个参战团队中的每个虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值。
比如,对于作战胜利的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户可以增加较多的经验值,对于作战失败的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户可以增加较少的经验值,具体数值不做限定。或者,也可以仅对作战胜利的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值,不对作战失败的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值。
应用本发明图1所示实施例,根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。可见,本方案中,在各用户组建团队后,即可预测每个参战团队的胜利概率,并输出作战结果,减少了用户的等待时间。
图2为本发明实施例提供的信息处理方法的第二种流程示意图,包括:
S201:针对每个真实用户,确定该真实用户对应的多个虚拟用户。
S202:基于该真实用户的选择指令,确定每个虚拟用户对应的虚拟角色,得到该真实用户所选择的多个虚拟角色组合成的团队。
举例来说,真实用户可以为游戏玩家,虚拟用户可以为卡牌。比如,游戏玩家可以先抽取自己的卡牌,再为卡牌选择虚拟角色。一个参战团队中的虚拟角色数量不做限定,比如,可以为4个、5个等等。一次作战中,一个卡牌对应一个虚拟角色,但是不同次作战中,一个卡牌可以对应不同的虚拟角色。
S203:根据预先获取的每个虚拟用户操纵其对应的虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
可以预先获取每个卡牌操纵对应的虚拟角色时的历史作战数据。对于同一卡牌来说,其操纵不同的虚拟角色,作战数据不同。或者说,对于每个卡牌来说,有该卡牌擅长的虚拟角色,也有该卡牌不擅长的虚拟角色。如果卡牌操纵的是其擅长的虚拟角色,则该虚拟角色的胜率大一些。假设团队A中虚拟角色的平均胜率小于对方团队中虚拟角色的平均胜率,则团队A的胜率小于对方团队的胜率。
S204:根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值。
仍以团队A和团队B两个参战团队为例进行说明,假设团队A的胜率为43%,团队B的胜率为57%,将这两个概率转化为分数值430/570。生成正态分布函数,该正态分布函数的平均数为430/570,标准差为预设值,例如该预设值可以为370。确定团队A的分值∈(430-2*370,430+2*370),确定团队B的分值∈(570-2*370,570+2*370)。由于分值不取负值,因此,将团队A的分值区间调整为∈(0,430+2*370),将团队B的分值区间调整为∈(0,570+2*370)。然后在团队A的分值区间里,按照该正态分布函数中的概率分布,取一个整数值,作为团队A的概率分值;在团队B的分值区间里,按照该正态分布函数中的概率分布,取一个整数值,作为团队B的概率分值。假设取团队A的概率分值为430,取团队B的概率分值为570。
本实施方式中,可以预先设定胜利概率与补偿分值的对应关系,该对应关系可以如上述表1所示,表1仅为举例说明,并不对胜利概率与补偿分值的对应关系构成限定。团队A的胜率为43%,根据表1可知团队A的补偿分值为0,团队B的胜率为57%,根据表1可知团队B的补偿分值为10。
S205:确定每个参战团队中虚拟角色的角色分值。S204与S205的执行顺序不做限定。
延续上述例子,真实用户可以为游戏玩家,虚拟用户可以为卡牌;卡牌具有等级值、稀有程度值、以及对虚拟角色的擅长程度值。具体来说,等级值、稀有程度值、以及对虚拟角色的擅长程度值可以理解为卡牌本身的属性,其可以由卡牌本身的因素随机决定,或者也可以考虑游戏玩家的重要程度,具体不做限定。
假设某卡牌的等级为三,则等级值可以为3分,稀有程度值为10分,对虚拟角色的擅长程度值为20分,这该卡牌的角色分值=3+10+20=33分。假设团队A中包括三个虚拟用户,这三个虚拟用户的角色分值分别为33、35、40。假设团队B中包括三个虚拟用户,这三个虚拟用户的角色分值分别为40、30、30。
S206:针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值、补偿分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值。
延续上述例子,团队A的概率分值为430、补偿分值为0,角色分值为33+35+40,则团队A的作战分值=430+33+35+40=538。团队B的概率分值为570、补偿分值为10,角色分值为40+30+30,则团队B的作战分值=570+10+40+30+30=680。
S207:基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
680大于538,作战结果可以为团队B胜利。作战结果可以包括哪个/哪些团队胜利,或者包括哪个/哪些团队失败,等等,具体不做限定。
S208:根据作战结果,对每个参战团队中的每个虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值。
比如,对于作战胜利的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户可以增加较多的经验值,对于作战失败的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户可以增加较少的经验值,具体数值不做限定。或者,也可以仅对作战胜利的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值,不对作战失败的团队中的虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值。
应用本发明图2所示实施例,根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。可见,本方案中,在各用户组建团队后,即可预测每个参战团队的胜利概率,并输出作战结果,减少了用户的等待时间。
与上述方法实施例相对应,本发明实施例还提供一种信息处理装置,如图3所示,包括:
确定模块301,用于确定每个参战团队,其中,每个参战团队中包括用户所选择的多个虚拟角色;
预测模块302,用于根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;
输出模块303,用于根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。
作为一种实施方式,确定模块301具体用于:
针对每个真实用户,确定该真实用户对应的多个虚拟用户;基于该真实用户的选择指令,确定每个虚拟用户对应的虚拟角色,得到该真实用户所选择的多个虚拟角色组合成的团队;
预测模块302具体用于:根据预先获取的每个虚拟用户操纵其对应的虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
作为一种实施方式,输出模块303具体用于:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值;
针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值与补偿分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
作为一种实施方式,输出模块303具体用于:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值;
针对每个参战团队,确定该参战团队中虚拟角色的角色分值;计算该参战团队的概率分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
作为一种实施方式,输出模块303还用于:
针对该参战团队中的每个虚拟角色,获取该虚拟角色所属虚拟用户的等级值、该虚拟角色所属虚拟用户的稀有程度值、以及所述虚拟用户对该虚拟角色的擅长程度值;计算所述等级值、所述稀有程度值和所述擅长程度值之和,作为该虚拟角色的角色分值。
作为一种实施方式,所述装置还包括:增加模块,用于根据作战结果,对每个参战团队中的每个虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值。
本发明实施例中,根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。可见,本方案中,在各用户组建团队后,即可预测每个参战团队的胜利概率,并输出作战结果,减少了用户的等待时间。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种信息处理方法,其特征在于,包括:
确定每个参战团队,其中,每个参战团队中包括用户所选择的多个虚拟角色;
根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定每个参战团队,包括:
针对每个真实用户,确定该真实用户对应的多个虚拟用户;
基于该真实用户的选择指令,确定每个虚拟用户对应的虚拟角色,得到该真实用户所选择的多个虚拟角色组合成的团队;
所述根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率,包括:
根据预先获取的每个虚拟用户操纵其对应的虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果,包括:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值;
针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值与补偿分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果,包括:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值;
针对每个参战团队,确定该参战团队中虚拟角色的角色分值;计算该参战团队的概率分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定该参战团队中虚拟角色的角色分值,包括:
针对该参战团队中的每个虚拟角色,获取该虚拟角色所属虚拟用户的等级值、该虚拟角色所属虚拟用户的稀有程度值、以及所述虚拟用户对该虚拟角色的擅长程度值;计算所述等级值、所述稀有程度值和所述擅长程度值之和,作为该虚拟角色的角色分值。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果之后,还包括:
根据作战结果,对每个参战团队中的每个虚拟角色所属的虚拟用户增加经验值。
7.一种信息处理装置,其特征在于,包括:
确定模块,用于确定每个参战团队,其中,每个参战团队中包括用户所选择的多个虚拟角色;
预测模块,用于根据预先获取的每个虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率;
输出模块,用于根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,输出作战结果。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述确定模块,具体用于:
针对每个真实用户,确定该真实用户对应的多个虚拟用户;基于该真实用户的选择指令,确定每个虚拟用户对应的虚拟角色,得到该真实用户所选择的多个虚拟角色组合成的团队;
所述预测模块,具体用于:根据预先获取的每个虚拟用户操纵其对应的虚拟角色的历史作战数据,预测每个参战团队的胜利概率。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述输出模块,具体用于:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值、以及确定每个参战团队的补偿分值;
针对每个参战团队,计算该参战团队的概率分值与补偿分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述输出模块,具体用于:
根据预测得到的每个参战团队的胜利概率,生成每个参战团队的概率分值;
针对每个参战团队,确定该参战团队中虚拟角色的角色分值;计算该参战团队的概率分值与角色分值之和,作为该参战团队的作战分值;
基于每个参战团队的作战分值,输出作战结果。
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