Лінійне програмування як інструмент для прийняття оптимальних рішень в кіберспорті - Бишевець, Наталія; Яковенко, Олена; Сергієнко, Іванна; Бишевець, Григорій; Куликов, Артем (Академічні візії, 2024)
У теперішній час накопичується позитивний досвід застосування моделей лінійної оптимізації в управлінні кіберспортивними організаціями, командами та гравцями. Мета. Розробити гнучку математичну модель, яка дозволить отримати оптимізовану стратегію участі команд у кіберспортивних турнірах з метою досягнення максимального прибутку кіберспортивною організацією за визначених обмеженнях на ресурси. Методи. Здійснено огляд і аналіз науково-методичної та спеціальної літератури з питань оптимального використання ресурсів; використано методи математичного моделювання та лінійного програмування. Результати. У ході дослідження ми побудували математичну модель, яка дозволяє максимізувати прибуток кіберспортивної організації шляхом визначення найбільш перспективних з точки зору прибутковості турнірів та встановлення оптимальної кількості команд для участі в них. Розроблена модель враховує наявні обмеження на ресурси та ймовірності виграшу у турнірі. За допомогою симплекс-методу лінійного програмування, реалізованого шляхом використання надбудови Розв’язувач MS Excel, було знайдено оптимальний розподіл команд, який найкраще відповідає поставленим цілям. Отримання розв’язків двоїстої задачі дозволило здійснити більш детальний аналіз чутливості моделі до різних обмежень. Установлено, що збільшення тривалості тренування на кожну годину дозволить збільшити очікуваний прибуток на 30 . Ідентифіковано найбільш перспективні дисципліни для інвестицій, а саме, кіберспортивній організації необхідно залучити до співпраці принаймні ще одну команду з Valorant. Тоді очікуваний прибуток збільшиться на 2200 . Висновки. Запропонована модель може бути використана для довгострокового стратегічного планування командами кіберспорту. Наприклад, щоб отримати максимальний прибуток у 47 700 , кіберспортивна організація повинна виділити 2 команди для участі в турнірі з CS:GO, 2 для League of Legends і 5 для Valorant. Перспективи подальших досліджень. Результати дослідження відкривають нові перспективи для подальших досліджень у галузі кіберспорту. Зокрема, надалі можна врахувати індивідуальні характеристики кожної команди, такі як рівень майстерності, спеціалізація, популярність серед аудиторії, та адаптуватися до динаміки змін в кіберспортивній індустрії. Також доцільно звернути увагу на можливість проводити багатокритеріальну оптимізацію.