목차
Ⅰ. 서론
- 경영과학(O.R.)의 전쟁시뮬레이션 적용
Ⅱ. 이론적 배경
- IP, Using the excel solver to solve LPs, Game Theory
Ⅲ. 연구방법 / 실험
- IP Modeling(테란과 저그의 공중전)
- Game Table[Two-person zero-sum game]
(테란과 저그의 최적화 전략 탐색)
Ⅳ. 결론 및 논의
Ⅴ. 참고문헌
- 경영과학(O.R.)의 전쟁시뮬레이션 적용
Ⅱ. 이론적 배경
- IP, Using the excel solver to solve LPs, Game Theory
Ⅲ. 연구방법 / 실험
- IP Modeling(테란과 저그의 공중전)
- Game Table[Two-person zero-sum game]
(테란과 저그의 최적화 전략 탐색)
Ⅳ. 결론 및 논의
Ⅴ. 참고문헌
본문내용
있을 것으로 보인다.
처음에 예를 든 테란의 3가지 전략과 저그의 3가지 전략은 비슷한 수준의 자원에서 활용할 수 있는 것이지만 가디언 전략은 이것보다 고급화(자원소비가 많은)된 것이기 때문에 같은 Table에서의 비교는 사실상 무리가 있다.
(테란의 입장에서 본 현실적 Table)
S1
S2
S3
S4(가디언)
A1
Win
Lose
Lose
WIn
A2
Win
Win
Win
Lose
A3
Win
Win
Win
Lose
그리고 전쟁의 특성상 Win-Lose만이 의미가 있기 때문에 보상수치 문제보다는 서로의 승리를 위해서 선택적으로 전략을 택하는 방식을 사용할 것이다. 예를들어 가위-바위-보가 이러한 Zero-sum원칙을 가장 잘 보여주는 게임중 하나이다.
여기서 테란은 승리할 확률이 높은 A2와 A3의 전략을 택할 가능성이 많다.
하지만 저그 또한 확률이 높은 S4를 택할 것이므로 단순하게 확률적인 면으로 생각한다면 저그의 승리가 점쳐진다. 하지만 여기서 벌어지는 심리싸움으로 인해 상대의 전략을 역으로 찔러 가장 확률이 낮은 A1전략을 테란이 택하여 가장 안정적인 S4전략을 선택한 저그를 이길 수 있는 것이고 저그 또한 이러한 테란의 심리를 역이용하여 확률이 낮은 S2나 S3의 전략을 택할 수 있는 것이다. 그래서 이러한 Table에서는 혼합전략이 필수적이라는 결론이 나오는 것이다.
Ⅳ. 결론 및 논의
이번 프로젝트를 실시하면서 단순히 즐기려는 목적이었던 전략 시뮬레이션 게임을 O.R.기법을 통해 분석하여 많은 것을 얻게 되었다.
첫 번째로 O.R. 이 사용될 수 있는 범위와 한계, 또 새롭게 적용할 수 있는 신분야의 개척등 이론적으로 학습했던 O.R을 현실문제와 결부시키면서 많은 체험을 할 수 있었다.
두 번째로 기존 가설의 검증과 새로운 전략수립의 가능성을 보여줌으로서 앞으로 E-Sports에 경영과학의 도입도 조심스럽게 예상해 본다. 너무 상이하고 이르다는 판단도 있겠지만 각 팀마다 전략코치를 보유해야 상위권으로 도약할 수 있는 현 상황이기 때문에 앞으로 더 과학적으로 세분화된다면 경영과학의 적용은 필수적인 것이 된다.
비록 이번 프로젝트는 아주 미미한 시작에 불과하지만 앞으로의 가능성이 충분히 보이기 때문에 큰 만족감을 느낀다.
Ⅴ. 참고문헌
- Operations Research (Wayne L. WInston) p202, p803
- OR/MS 원론 (이상용, 홍성일 공저) p227
- Game ArchiTecture & Design(Dave Moris) 전략상성편 참조
http://kin.naver.com/db/detail.php?d1id=2&dir_id=20201&eid=b/+Q316xnIPZRWL8PhFZ5xEsJt/gF35q
http://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=tab_hty&query=operations+research&hw=1
http://blog.naver.com/minseo5566?Redirect=Log&logNo=120025030454
처음에 예를 든 테란의 3가지 전략과 저그의 3가지 전략은 비슷한 수준의 자원에서 활용할 수 있는 것이지만 가디언 전략은 이것보다 고급화(자원소비가 많은)된 것이기 때문에 같은 Table에서의 비교는 사실상 무리가 있다.
(테란의 입장에서 본 현실적 Table)
S1
S2
S3
S4(가디언)
A1
Win
Lose
Lose
WIn
A2
Win
Win
Win
Lose
A3
Win
Win
Win
Lose
그리고 전쟁의 특성상 Win-Lose만이 의미가 있기 때문에 보상수치 문제보다는 서로의 승리를 위해서 선택적으로 전략을 택하는 방식을 사용할 것이다. 예를들어 가위-바위-보가 이러한 Zero-sum원칙을 가장 잘 보여주는 게임중 하나이다.
여기서 테란은 승리할 확률이 높은 A2와 A3의 전략을 택할 가능성이 많다.
하지만 저그 또한 확률이 높은 S4를 택할 것이므로 단순하게 확률적인 면으로 생각한다면 저그의 승리가 점쳐진다. 하지만 여기서 벌어지는 심리싸움으로 인해 상대의 전략을 역으로 찔러 가장 확률이 낮은 A1전략을 테란이 택하여 가장 안정적인 S4전략을 선택한 저그를 이길 수 있는 것이고 저그 또한 이러한 테란의 심리를 역이용하여 확률이 낮은 S2나 S3의 전략을 택할 수 있는 것이다. 그래서 이러한 Table에서는 혼합전략이 필수적이라는 결론이 나오는 것이다.
Ⅳ. 결론 및 논의
이번 프로젝트를 실시하면서 단순히 즐기려는 목적이었던 전략 시뮬레이션 게임을 O.R.기법을 통해 분석하여 많은 것을 얻게 되었다.
첫 번째로 O.R. 이 사용될 수 있는 범위와 한계, 또 새롭게 적용할 수 있는 신분야의 개척등 이론적으로 학습했던 O.R을 현실문제와 결부시키면서 많은 체험을 할 수 있었다.
두 번째로 기존 가설의 검증과 새로운 전략수립의 가능성을 보여줌으로서 앞으로 E-Sports에 경영과학의 도입도 조심스럽게 예상해 본다. 너무 상이하고 이르다는 판단도 있겠지만 각 팀마다 전략코치를 보유해야 상위권으로 도약할 수 있는 현 상황이기 때문에 앞으로 더 과학적으로 세분화된다면 경영과학의 적용은 필수적인 것이 된다.
비록 이번 프로젝트는 아주 미미한 시작에 불과하지만 앞으로의 가능성이 충분히 보이기 때문에 큰 만족감을 느낀다.
Ⅴ. 참고문헌
- Operations Research (Wayne L. WInston) p202, p803
- OR/MS 원론 (이상용, 홍성일 공저) p227
- Game ArchiTecture & Design(Dave Moris) 전략상성편 참조
http://kin.naver.com/db/detail.php?d1id=2&dir_id=20201&eid=b/+Q316xnIPZRWL8PhFZ5xEsJt/gF35q
http://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=tab_hty&query=operations+research&hw=1
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