Это так и есть.
Ситема это учитывает (в явном виде или опосредовано) в процессе моделирования игр данных соперников.
В качестве исходных данных загружаются первоначальные расстановки трек-пятёрок, причём не важно в каком порядке их выхода на лёд, т. к. система всё равно рассматривает все возможные варианты противостояния с пятёрками соперника и находит лучший и худший варианты.
Те результаты по прогнозам, которые я приводил (0.97 и 0.75) получены именно таким образом.

А существуют уже образцы этих систем 2-го класса? И я не понимаю - почему именно распределение игроков по звеньям является определяющим для предсказания результата?:) А вообще у такой системы должна видимо иметься хоть какая-то аксиоматическая база, которую можно спроектировать только основываясь на очень обширном хранилище статистических данных.

В самом первом посте этой темы я писал, что подобные системы существуют в некоторых гос. учреждениях и крупных бизнес структурах. Как примерно это работает я писал здесь:
http://russian-hockey.ru/forum/viewtopic.php?t=2951&postdays=0&postorder=asc&start=25

Распределение игроков по звеньям (тройкам-пятёркам) является определяющим исходя из сути и правил игры, т.к. играют единовременно на льду только 5 на 5, а не вся команда на команду. Для футбола это было бы 11 на 11.
Поэтому модель игры, заложенная в систему, базируется на модели игры одной пятёрки против другой + вратари, что вполне естественно для хоккея.
Поэтому важно знать составы этих троек-пятёрок для первоначального запуска системы.

Базируются подобные ситемы исключительно на глубоком знании пребметной области, математике (теория вероятностей, мат. статистика и др.) и прикладной математике (методы поиска глобального экстремума функций многих переменных, нейросетевые технологии и т.п.).

Felix
Не совсем понял - как учитывать ,к примеру, расстановку игроков по звеньям у сб. России ( игра по кругу ) с финнами в втором/третьем периодах?
Так в НХЛ тренер + к этому, еще и посадит игроков пять на скамейку, т.е. они выпадут из игры, получится - ввод данных будет неверным, т.к. часть игроков в реальной игре не участвуют и вводные сочетания полностью нарушенны.

Пока в явном виде эта задча не решена. Я это отмечал как недостаток системы. Сейчас это учитывается только косвенно. Но учитыватся. Как - не скажу. Тем не менее результаты тестирования по имеющимся данным - неплохие.
В перспективе конечно всё это нужно будет учитывать в явном виде. При этом достоверность результатаов по логике должна возрасти.
Однако это довольно сложно и делать я это буду только если будет заинтересованность в системе со стороны хоккейных специалистов.

А можно хотя бы общее описание тест-кейса и сценария в студию?

Это правильно

Сценарий тестированиия весьма незатейлив, но эффективен, т.к. отражает существо решаемой задачи:
1. Берётся конкретная игра НХЛ сезона 06/07, по которой у мення есть данные о составах троек-пятёрок в основное время (статистика игроков и команд есть по всем игрокам и командам).
2. После загрузки этих данных в систему (в том незаконченном виде, в котором она существует сейчас), она начинает работать и в результате выдаёт прогнозы по различным критериям, в том числе прогноз на исход данной игры в основное время.
3. Этот прогноз сравнивается с реальным исходом данной игры в основное время, который имел место быть. В результате сравнения оценивается правильность или неправильность прогноза.
Далее берётся следующая игра (возврат к п. 1) и т.д.
4. После перебора всех игр оценивается вероятность правильного прогноза исхода игры в основное время по формуле:

Вероятность правильного прогноза исхода игры в основное время =
Количество правильных прогнозов исхода/Общее количество рассмотренных игр.


Сейчас данные по составу троек-пятёрок у меня есть по 40 играм НХЛ сезона 06/07. В результате по вышеописанному сценарию получен результат, о котором я писал - 75% правилного прогноза исхода игр в основное время.
Конечно выборка в 40 игр недостаточна, для того, чтобы делать далеко идущие выводы.
В ближайшее время благодаря помощи Я и Плазмы эта выборка расширится до более чем 100 игр.

Меня вот главным образом выделенное жирным шрифтом интересует
Как алгоритм выглядит в общих чертах?

Я ещё раз хочу пояснить следующее.
Прогнозы по уже состоявшимся играм, а также по будущим играм НЕ ОТНОСЯТСЯ К ОСНОВНЫМ ЦЕЛЯМ создания системы, хотя она может использоваться и для этого.
Просто сейчас у меня нет другого выбора для того, чтобы показать РАБОТОСПОСОБНОСТЬ системы, кроме как использовать систему в режиме прогноза уже состоявшихся игр (в перспективе - будущих игр).
Естественно, что в таком режиме нельзя в явном виде рассмотреть все имевшие место сочетания игроков, игру в ПП, ПК и т.п. нюансы, по многим из них просто нет информации.
Тем не менее результаты в режиме прогноза по имеющимся исходным данным меня пока устраивают.

Но если использовать систему в соответствии с её основным целевым назначением - подготовкой команды к конкретной игре, то здесь как раз можно найти некоторые решения тех проблем с которыми столкнулась сборная России в ПО ЧМ 07, а именно:
- с помощью системы ещё до игры можно было бы опредеить оптимальное сочетание двоек-троек-пятёрок после травмы Морозова для игры именно с финнами;
- с помощью системы ещё до игры можно было бы промоделировать травмы различных иггроков и опредеить оптимальные сочетания двоек-троек-пятёрок для этих случаев;
- с помощью системы ещё до игры можно было бы опредеить оптимальные составы для игры в ПП, ПК и ОТ;
- с помощью системы ещё до игры можно было бы опредеить при каких раскладах переходить на игру в 3 звена и кого посадить на скамейку
и т.п
А ешё до ЧМ с помощью системы можно было бы опредеить состав команды в целом и не субъективно (понравился-непонравился), а по ОБЪЕКТИВЫМ показателям, которые поддаются вменяемому рассмотрению и анализу.
Убеждён, что в таком случае некоторые хоккеисты - любимцы форума близко бы не подошли к составу сборной.

Может тебе ещё дать ключи от квартиры, где деньги лежат? (с)

Ну хорошо, ну хотя бы фрагмент исxодника, 5 строчек из функции, в которой разбирается, ну не знаю - показатель плюс/минус игрока, можно в псевдокоде Не корысти ради, а научного интереса для. Можно в личку

Можно смоделировать сейчас, ведь все исходные данные есть - берем данные до травмы Морозова, заводим в систему, получаем результат ( интересно, что получится ).

Кстати да, еще интересно сравнить выходные данные (или "прогноз", не знаю даже как назвать ) по 2-м матчам против финнов, в предварилке и 1/2. Статистика и лайн-апы - вот здесь:

http://www.iihf.com/Hydra/Tournaments_0 ... index.html

Извини, но это невозможно.
Никакие используемые методы, алгоритмы, математические решения, тем более фрагменты кода я раскрывать не буду.

Только обший концептуальный подход.
В дополнение к тому, что уже написано скажу, что концептуальной основой системы является моделирование одной и той же игры двух команд друг против друга, многократно повторённое (10 000 - 1 000 000 раз) в одних и тех же соствах, сочетаниях и при случайном задании большого количества параметров игры.

Все статистические показатели игроков (G, A, Pts, +/-, GAA, SV и др.) испльзуются в модели в соответствии со своими определениями, например: +/- - количество забитых голов минус количество пропущенных во время присутствия игрока на поле при игре в равных составах, Pts - общее количество очков (гол+пас), GAA - среднее количество пропущенных вратарём шайб и т.д. При этом многократное моделирование игры организовано таким образом, что при устремлении количества реализаций (повторов игр) к бесконечности, статистические оценки получаемых значений показателей игроков стремятся по вероятности к своим реальным значениям, взятым из статистики НХЛ.

Конечно мне это тоже интересно.
Но для этого нет нужных исходных данных.
Для качественной работы ситемы и получения результатов, которым можно доверять и на их основе принимать решения, необходимы значения статистических показателей каждого игрока за некоторый промежуток времени, например сезон, несколько сезонов или всю его карьеру плюс лайн-ап на данную игру.
Моделировть же конкретную игру только по статистике этой же игры было бы не честно, т.к. прогноз всегда совпадал бы с реальным результатом игры.

Как я уже говорил, я выбрал НХЛ именно потому, что в открытом доступе есть вся статистическая информация по всем игрокам как по конкретному сезону, так и за всю карьеру.
Например здесь
http://russian-hockey.ru/forum/viewtopi ... c&start=25
на сриншоте программы видно, что в таблице отражена статистика игроков за весь сезон 06/07.

По российским игрокам такой полной статистики нет.
По финским возможно есть на финских сайтах, но, честно говоря, пока некогда искать, да и языком не владею.

Если кто-то подготовит такие исходные данные, то я с удовольствием выполню моделирование и сообщу результаты.

Я представляю себе, что в случае преферанса или шахмат такая итерация даст познавательные результаты;) но в случае хоккея скорее всего команда, обладающая более высоким условным общим коэффициентом (overall в терминах EA sports), полученном из суммы индивидуальных показателей отдельных игроков, вполне может выиграть в 100 случаях из 100 и это не будет противоречием в пределах такой системы

И КАК вообще моделируется игра? Как реальная цепь событий? А логгинг ведётся какой-то? Ну там, "21 мин: Афиногенов - гол" или что-то в этом роде?

Нет это не так, 100 %-го результата не бывает.
Например я промоделировал все 4 игры явного лидера Баффало и явного аутсайдера Филадельфию.
Реально Филадельфия выиграла 1 игру в основное время и ситема это подтвердила.
В то же время первая игра этих команд закончилась 9:1 в пользу Баффало и система показала вероятность победы Баффало в этой игре 0.84, а это очень высокий результат, как показывают мои исследования. В основном получаемые значения вероятностей победы/поражения находятся в диапазоне 0.3 - 0.7.
Т.е. 0.84 это должна быть победа с крупным счётом - так и получилось (9:1).

Аппетиты растут.

Нет такого логгинга нет.
В будущем, если будет нужно, то можно сделать.

Я вообще перестал что-либо понимать - твой алгоритм на выходе даёт только вот эту самую вероятность (0.84) или ещё что-то (результат игры итд.) ? Если только вероятность - то из чего потом формируются рекомендации по ростерам, лайн-апам? Почему в 1-ой игре вероятность получается "N", а во второй - "N - X" ? Только из-за изменений входных данных (ростера)? У тебя же по моим понятиям там где-то должен быть реализован какой-то слой абстракции, зверский такой генератор случайных событий (удаления, ПП+ПК, травмы, набор тактик и их смены), каким-то непонятным мне образом коррелирующий с матчастью - огромным хранилищем данных по всем сезонам и игрокам.
Извини если тебе кажется что я туплю, я даже в бруньковом угаре 3-ей степени не осмелюсь назвать себя монстром информатики , но по моим понятиям ты создаешь либо хоккейный гороскоп, либо многослойную формализованную экспертную систему с выводами на основе правил, анализом прецедентов и прочим. Во втором случае - у команды сильных информатиков и хоккейных экспертов должно уйти N месяцев только на спецификацию такой системы, а ты её взял и наваял "на коленке" В таком случае - респект, возможно - ты гений, т.е. у меня нет оснований утверждать обратное

В каждой конкретной раелизации игры естественно имеется её счёт. Но счёт одной реализации не имеет никакого значения. А вот по всей совокупности реализаций одной и той же игры можно построить функцию распределения счёта игры данных команд между собой и получать из этой функции нужные показатели, например, мат.ожидание счёта, счёт, гарантированный с заданной степенью вероятностит и т.п. То же самое и с вероятностями исхода игры. Как их использоватть для принятия решения (в том числе для рекомендаций по ростерам) я уже рассказывал.



Правильно!
Я уже отмечал, что это только прототип СППР, которую мне хотелось бы создать. Но без группы хоккейных профессионалов, экспертов, аналитиков, программистов полномасштабную систему в одиночку создать нельзя.
Этот прототип я создаю для того, чтобы продемонстрировать возможности полномасштабной СППР в процессе продвижения её в ФХР или какой-то клубной структуре.

X-Ray
Чем задавать столько вопросов, лучше помог бы с подготовкой исходных данных. У меня много времени уходит на эту рутинную работу и отвлекает от создания собственно системы.

Я обманывать никого не собираюсь. Если результаты тестирования на 100 - 150 играх будут неудовлетворительными я об этом напишу.
Тем более с негодной системой соваться куда-то и высталять себя на посмешище.

До понедельника!
Я уехал на дачу.

Счастливо!

Я всё равно не понимаю - откуда счёт-то берётся?! У тебя в одном цикле моделирования заливаются ростеры с одной игры, происxодит 10.000 итераций со случайными вводными параметрами (которые тоже хорошо бы описать хотя бы в десятом приближении), а на выходе получается счёт игры и коэффициент вероятности победы одной из команд? Так что ли?

"Я разобраться хочу"(с) И потом - если ты свою систему понесешь куда-нибудь предлагать, тебе будут задавать намного более каверзные вопросы, а как ты обоснуешь Крикунову, почему система выдала "Харитошка - не нужен" - я вообще ума не приложу