エディンバラ大学の天文学研究所の2人の研究者が、各レースの最高の経済戦略と軍事戦略を考慮に入れて、KopruluセクターのStarCraft 2の統計モデリングの結果を発表しました。
各レースで、戦略の2つのグループが使用されました：マイクロとマクロ。 1つ目は軍隊の急速な発展と敵への即時の圧力を提供し、2つ目は経済に重点を置いた長期戦略です。 Kopruluセクターの数学モデルがコンパイルされました。これは、天の川銀河の星の平均星間密度と構造を反映しています。
各文明は、ランダムに選択された星に置かれ、その後、生成されたコプルルセクターの地図上で可能な限り近くの星に植民地化されました。 この星にすでに別のレースがあった場合、それらの間の戦いはシミュレートされました。 一般テストの結果によると、勝者は、星系の70％以上を占めるレースと見なされました。
さまざまなパラメーターを使用した数百件のモンテカルロ実験の結果、Blizzardの開発者はパンを食べても無駄ではないことがわかりました。 3つのレースの部隊はほぼ同じであり、明確なリーダーはいませんでした。 しかし、私たちにとって良いニュースがあります。即時圧力戦略を使用した場合、テランレースは、ゼルグやプロトスよりもわずかに有利でした。
この図は、数百のテストのうちの1つの3段階でのマップの2D投影を示しています。 色は、3つのレースのミクロおよびマクロ戦略の6組の戦略/レースに対応します。 各長方形は、Kopruluセクターの空間の立方体セグメントの80x80パーセクの投影です。
この研究の結果には科学的価値はありませんが、戦略的ゲームの開発に科学的手法と統計的モデリングを使用できる証拠として、ゲーム業界に役立つ可能性があります。