1.本发明涉及游戏技术领域，特别是涉及一种游戏平衡性测试方法和一种游戏平衡性测试装置。
背景技术：
2.游戏平衡性是一款游戏能否长线运营的关键要素。在策略游戏中，不同英雄、兵种、装备的搭配会形成不同的阵容，如何避免出现胜率过高的搭配，以及保证这些阵容搭配的平衡性是一大难题。当阵容搭配的种类越来越多后，测试搭配的阵容是否符合策划的预期就会耗费大量的时间和精力，而快速高效的测试方法能让策划更快地进行游戏迭代。
3.现有技术中，一般通过以下两种方法来测试游戏平衡性：一种是测试人员手动进行阵容测试，这样不仅需要测试人员拥有较高的游戏水平，而且很难覆盖到所有阵容搭配的情况；另一种是遍历所有阵容搭配，由于策略游戏中一般涉及英雄、兵种、装备等多个搭配维度，组合出的阵容数量成几何倍数增长，遍历所有搭配需要花费相当多的时间，这往往是不可接受的。而且每次策划修改游戏的参数后都需要重新测试，上述两种方法需要花费太多的时间和精力，不利于游戏的更新迭代。
技术实现要素：
4.鉴于上述测试游戏平衡性的方法很难覆盖到所有阵容搭配的情况，而且需要花费较多的时间和精力，不利于游戏的更新迭代的问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种游戏平衡性测试方法和相应的一种游戏平衡性测试装置。
5.本发明实施例公开了一种游戏平衡性测试方法，包括：
6.获取搭配池、对手池和阵容搭配模型；其中，所述搭配池中包含多个维度的第一特征数据，所述对手池中包含多个对手阵容；
7.将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型，从所述搭配池中确定第一阵容；
8.从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容；
9.控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据。
10.可选地，所述将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型，从所述搭配池中确定第一阵容，包括：
11.当不存在输入至所述阵容搭配模型中的第二特征数据时，所述阵容搭配模型根据所述第一特征数据进行搭配得到第一阵容；
12.当存在输入至所述阵容搭配模型中的第二特征数据时，所述阵容搭配模型根据所述第二特征数据进行搭配得到第一阵容。
13.可选地，所述第二特征数据为从对手池中确定的第三阵容的数据；所述第一阵容为克制所述第三阵容的搭配。
14.可选地，所述第二特征数据为己方的一个或多个维度的特征数据；所述第一阵容为适配所述己方的一个或多个维度的特征数据的搭配。
15.可选地，在所述将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型，从所述搭配池中确定第一阵容的步骤之后，还包括：
16.按照预设时间间隔，从所述对手池的多个对手阵容采样得到第四阵容，并将所述第一阵容替换为所述第四阵容。
17.可选地，所述多个对手阵容具有一一对应的平均资源损耗比，所述从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容，包括：
18.根据所有对手阵容的所述平均资源损耗比，确定每个对手阵容对应的采样概率；
19.按照所述采样概率，从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容。
20.可选地，还包括：
21.根据所述对战结果数据更新所述对手池。
22.可选地，还包括：
23.按照所述搭配池中的多个维度的第一特征数据，组合得到第五阵容；
24.将所述第五阵容添加至所述对手池中。
25.可选地，还包括：
26.当更新所述对手池为在所述对手池中新增对手阵容时，控制所述新增的对手阵容与所述第一阵容中的虚拟角色进行对战，以确定所述新增的对手阵容对应的平均资源损耗比。
27.可选地，还包括：
28.当所述对手池中的对手阵容达到预设数值时，根据所述平均资源损耗比从所述对手池中确定目标阵容，并删除所述目标阵容。
29.可选地，还包括：
30.根据所述对战结果数据更新所述阵容搭配模型。
31.可选地，所述对战结果数据包括第一阵容对应的第一剩余资源比值和所述第二阵容对应的第二剩余资源比值，所述根据所述对战结果数据更新所述阵容搭配模型，包括：
32.根据所述第一剩余资源比值和第二剩余资源比值，计算得到战损差和资源损耗比；
33.根据所述战损差和资源损耗比反向传播确定梯度值，并按照所述梯度值更新所述阵容搭配模型。
34.可选地，所述控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据，包括：
35.创建多个对战环境；
36.在所述多个对战环境中，控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据。
37.本发明实施例还公开了一种游戏平衡性测试装置，包括：
38.搭配池获取模块，用于获取搭配池、对手池和阵容搭配模型；其中，所述搭配池中包含多个维度的第一特征数据，所述对手池中包含多个对手阵容；
39.第一阵容确定模块，用于将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型，从所述搭
配池中确定第一阵容；
40.第二阵容确定模块，用于从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容；
41.阵容对战模块，用于控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据。
42.本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：
43.处理器和存储介质，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如本发明实施例任一项所述的方法。
44.本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如本发明实施例任一项所述的方法。
45.本发明实施例包括以下优点：
46.在本发明实施例中，通过维护一对手池，使用预先训练完成的阵容搭配模型快速根据搭配池中包含的多个维度的第一特征数据进行阵容匹配，并输出第一阵容，将模型输出的第一阵容和从对手池中采样得到的第二阵容中的虚拟角色进行对战得到对战结果数据，从而可以根据对战结果数据分析得到各个阵容搭配是否合理，进而从搭配池中搜索出不平衡的阵容，避免需要通过人工测试的方式消耗大量的时间，而且通过阵容搭配模型进行阵容匹配的方式可以覆盖到所有阵容搭配的情况，在短时间内对整体游戏环境进行评估，方便游戏策划人员快速地调整游戏参数，加快游戏迭代的速度。
附图说明
47.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
48.图1是本发明实施例提供的一种游戏平衡性测试方法的步骤流程图；
49.图2是本发明实施例提供的一种游戏平衡性测试系统结构示意图；
50.图3是本发明实施例提供的一种游戏平衡性测试装置的结构框图；
51.图4是本发明的一种电子设备的结构框图；
52.图5是本发明的一种计算机可读存储介质的结构框图。
具体实施方式
53.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例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作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。
54.现有技术中，策略游戏中测试游戏的平衡性，主要通过测试人员手动进行阵容测试的方式和通过遍历所有阵容搭配的方式，这两种方式存在很难覆盖到所有阵容搭配的情况，而且需要花费较多的时间和精力，不利于游戏的更新迭代的问题。为了解决这个问题，在本发明实施例中提供了一种游戏平衡性测试的方法，以快速找出不平衡阵容，以及评估
整体环境的平衡程度。
55.具体的，本发明实施例中可以给定搭配池和对战服务器，以采用搭配池中的特征数据进行的阵容搭配并输出较强的阵容，在对战服务器中对所输出的阵容进行测试，从而根据测试结果搜索出不平缓的阵容。为了解决上述问题，本发明实施例需要兼备以下特点：
56.1、能快速找出不平衡的阵容：由于游戏会定期更新搭配池，加强游戏的新鲜感，需要确定没有胜率明显偏离的搭配，确保上线版本的正确性和稳定性。针对这一特点，通过预先训练得到一个阵容搭配模型，在测试时采用该阵容搭配模型根据搭配池中所有维度的特征数据进行阵容搭配，从而覆盖所有阵容搭配的情况，阵容搭配模型每次都尽可能输出较强的阵容进行测试，以避免更新游戏之后出现胜率明显偏离的搭配，确保上线版本的正确性和稳定性。
57.2、能找到显著不同的搭配：游戏中影响游戏平衡性的因素(如，英雄、兵种、装备)多种多样，不同的搭配有不同的特点，例如，远程和近战英雄的搭配就完全不同，因此，找到的阵容搭配应该具有差异性，保证阵容搭配的多样性特点。针对这一特点，通过按照预设概率在阵容搭配模型中输入对手阵容作为特征数据，以按照该对手阵容的特征数据进行阵容搭配，并输出克制这个对手阵容的第一阵容进行测试，从而增强阵容搭配模型所输出的第一阵容的差异性，保证阵容搭配的多样性特点。
58.3、能评估整体环境的平衡程度：不仅要能找出不平衡阵容，还要能给出每个英雄的强力搭配，从而对整体环境有一个评估。针对这一特点，通过按照预设概率在阵容搭配模型中输入己方的一个或多个维度的特征数据，以采用阵容搭配模型输出最适合的这个特征数据的阵容进行测试，例如，当输入己方的一个英雄作为特征数据时，可以输出这个英雄的强力搭配，通过调整所输入的特征数据的方式，进一步保证用于测试的阵容的多样性，能够对整体的游戏环境进行评估。
59.在具体实现中，主要利用深度强化学习方法搜索不平衡阵容，具体而言主要包括对手池更新与采样、模型设计、模型更新三个部分：
60.(1)对手池维护与采样：该模块负责维护一个对手池，同时采样阵容和模型对战。对手池的质量影响模型的收敛速度和最终结果，对手越强模型越容易找到不平衡的搭配。
61.(2)模型设计：该模块主要对搭配池的关键特征进行提取，特征的质量影响模型的收敛速度和最终结果。提取的特征需要满足：
62.a.可区分性：对于功能相似的英雄、兵种、装备，特征在空间上的距离应该尽可能近，而对于功能不同的英雄、兵种、装备，特征在空间上的距离应该尽可能远；
63.b.可扩展性：游戏会定期更新英雄、兵种、装备，对于这些新的组件，特征不需要重新设计，达到对新组件即插即用的效果。
64.c.模型更新：该模块包括奖励函数设计和动作采样方法。奖励函数设计保证模型更新方向和速度，动作采样方法需要既能找出当前最强阵容，也能探索更多搭配。
65.参照图1，示出了本发明实施例提供的一种游戏平衡性测试方法实施例的步骤流程图，所述方法具体可以包括如下步骤：
66.步骤101，获取搭配池、对手池和阵容搭配模型；其中，所述搭配池中包含多个维度的第一特征数据，所述对手池中包含多个对手阵容；
67.其中，搭配池可以由游戏策划人员根据当前游戏版本进行更新，将游戏中所包含
的所有用于阵容搭配的特征数据添加到搭配池中。搭配池中可以包含多个维度的第一特征数据，第一特征数据为用于搭配池中搭配阵容的数据，例如，英雄、兵种、装备等维度的数据。其中，英雄是玩家通过终端设备进行操控的游戏虚拟角色；兵种可以指英雄所属的种类，包括近战，远程，法师，坦克，刺客等种类，近战英雄抗性较高、但是技能射程较短，远程英雄的抗性较低，技能射程较长；装备用于增强英雄的属性，通常包含武器，鞋子，抗性衣服等装备。
68.对手池可以采用在先搭配完成的阵容进行维护得到，在对手池中可以包含多个对手阵容，每个对手阵容都具有对应的英雄、兵种、装备等特征。
69.阵容搭配模型是预先训练完成的网络模型，该阵容搭配模型用于根据用户输入的特征数据进行搭配并输出最强的阵容。在具体实现中，阵容搭配模型可以采用在先进行对战的阵容的对战结果数据进行训练，并按照最新的对战数据进行更新，以适配最新的游戏版本。
70.步骤102，将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型，从所述搭配池中确定第一阵容；
71.其中，第一阵容用于表示模型搭配得到的阵容。在本发明实施例中，可以将整个搭配池中所有的第一特征数据输入所述阵容搭配模型中，通过阵容搭配模型对这些第一特征数据进行搭配以得到第一阵容。
72.步骤103，从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容；
73.其中，第二阵容用于表示从对手池中选择出的阵容。具体的，对手阵容可以具有一一对应的平均资源损耗比，按照平均资源损耗比可以从手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容。
74.步骤104，控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据。
75.在确定第一阵容和第二阵容之后，可以控制第一阵容和第二阵容中的虚拟角色中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据，从而可以根据对战结果数据确定各个阵容搭配是否合理，以及评估整体环境的平衡程度，保障游戏的平衡性。
76.在本发明的一种优选实施例中，所述将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型中以得到第一阵容，包括：
77.当不存在输入至所述阵容搭配模型中的第二特征数据时，所述阵容搭配模型根据所述第一特征数据进行搭配得到第一阵容；当存在输入至所述阵容搭配模型中的第二特征数据时，所述阵容搭配模型根据所述第二特征数据进行搭配得到第一阵容。
78.在本实施方式中，搭配池中的第一特征数据是固定不变的，在迭代过程中阵容搭配模型的输出会比较相似，在本发明实施例中，可以增加第二特征数据，强迫网络学习不同信息下的输出。其中，第二特征数据指不是从搭配池中确定的特征数据，例如，第二特征数据可以为从对手池中确定的第三阵容的数据，或己方的一个或多个维度的特征数据。在其他实施方式中，搭配池中的第一特征数据是可以根据具体的需求进行动态变化。
79.当没有第二特征数据输入时，阵容搭配模型应该输出最有可能赢的阵容搭配，有阵容搭配模型输入时，阵容搭配模型应该输出在这种情况下最有可能赢的搭配。在具体实现中，通过首先判断是否存在输入至阵容搭配模型中的第二特征数据，当不存在输入至阵
容搭配模型中的第二特征数据时，阵容搭配模型根据第一特征数据进行搭配得到第一阵容。当存在输入至阵容搭配模型中的第二特征数据时，阵容搭配模型根据第二特征数据进行搭配得到第一阵容。
80.在本发明的一种优选实施例中，所述第二特征数据为从对手池中确定的第三阵容的数据；所述第一阵容为克制所述第三阵容的搭配。
81.其中，从对手池中确定的第三阵容的数据中需要包含一个阵容所需要的所有特征，例如，需要包含英雄、兵种和装备特征。这种情况下，阵容搭配模型可以根据从对手池中确定的第三阵容的数据，输出最克制所述第三阵容的搭配。
82.在本发明的一种优选实施例中，所述第二特征数据为己方的一个或多个维度的特征数据；所述第一阵容为适配所述己方的一个或多个维度的特征数据的搭配。
83.其中，己方的一个或多个维度的特征数据中不需要包含一个阵容所需要的所有特征，只需要包含部分特征即可。这种情况下，阵容搭配模型可以根据己方的一个或多个维度的特征数据，输出己方最适合这个特征的搭配，例如，第二特征数据为己方的英雄特征，则阵容搭配模型输出的阵容中包含最适合这个英雄的兵种和装备。
84.在本发明实施例中，所述步骤102包括：
85.将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型中进行搭配，得到多个阵容搭配以及与所述多个阵容搭配一一对应的输出概率；根据所述输出概率从所述多个阵容搭配中采样得到所述第一阵容。
86.在本发明实施例中，通过将第一特征数据输入阵容搭配模型中进行搭配，得到多个阵容搭配以及与多个阵容搭配一一对应的输出概率，并根据输出概率从多个阵容搭配中采样得到所述第一阵容。
87.在本发明的一种优选实施例中，在所述步骤102之后，还包括：
88.按照预设时间间隔，从所述对手池的多个对手阵容采样得到第四阵容，并将所述第一阵容替换为所述第四阵容。
89.模型输出的第一阵容除了按照输出概率采样外，为了增加更多的探索，通过设置定时触发器，每隔一段时间从对手池中采样一个阵容作为阵容搭配模型选择的动作，这样能够缓解局部最优的问题。具体的，首先设置一个预设时间间隔作为触发周期，按照预设时间间隔从对手池的多个对手阵容采样得到第四阵容，并将第一阵容替换为第四阵容。
90.在本发明的一种优选实施例中，所述多个对手阵容具有一一对应的平均资源损耗比，所述步骤103，包括：
91.根据所有对手阵容的所述平均资源损耗比，确定每个对手阵容对应的采样概率；按照所述采样概率，从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容。
92.在本发明实施例中，对手池中的对手阵容具有一一对应的平均资源损耗比，该平均资源损耗比用于描述在阵容对战时平均发生的损耗的比值，通过在战斗开始前双方拥有全部资源，结束后根据剩余资源计算战斗损失的资源，并进一步计算得到资源损耗比，并进一步根据每次对战的资源损耗比计算得到平均资源损耗比。
93.在具体实现中，根据所有对手阵容的平均资源损耗比，确定每个对手阵容对应的采样概率，例如，对手池中有三个对手阵容，平均资源损耗比分别为2.9，1.8，0.7，则每个阵容的采样概率分别为2.9/(2.9+1.8+0.7)，1.8/(2.9+1.8+0.7)，0.7/(2.9+1.8+0.7)。在确
定采样概率之和，可以进一步按照采样概率，从对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容。
94.在本发明的一种优选实施例中，所述方法还包括：
95.根据所述对战结果数据更新所述对手池。
96.在本发明实施例中，对战之后可以根据对战结果数据更新对手池，例如，可以更新第二阵容对应的平均资源损耗比。
97.在本发明的一种优选实施例中，所述方法还包括：
98.按照所述搭配池中的多个维度的第一特征数据，组合得到第五阵容，将所述第五阵容添加至所述对手池中。
99.具体的，可以设置定时触发器，定时按照所述搭配池中的多个维度的第一特征数据组合得到第五阵容，将第五阵容添加至对手池中，从而可以持续更新对手池中的阵容，探索更多搭配的强度。
100.在本发明的一种优选实施例中，所述方法还包括：
101.当在所述对手池中新增对手阵容时，控制所述新增的对手阵容与所述第一阵容中的虚拟角色进行对战，以确定所述新增的对手阵容对应的平均资源损耗比。
102.具体的，当在对手池中新增对手阵容时，可以首先控制新增的对手阵容与第一阵容中的虚拟角色进行对战，以根据对战得到的对战结果数据，计算得到新增的对手阵容对应的资源损耗比，并进一步确定新增的对手阵容对应的平均资源损耗比。
103.在本发明的一种优选实施例中，所述方法还包括：
104.当所述对手池中的对手阵容达到预设数值时，根据所述平均资源损耗比从所述对手池中确定目标阵容，并删除所述目标阵容。
105.其中，预设数值为预先设定的阵容临界值，用于表示对手池的容量，当对手池中的对手阵容达到预设数值时，则表示对手池的容量已满，根据平均资源损耗比从对手池中确定平均资源损耗比较高的阵容作为目标阵容，并删除目标阵容。
106.在本发明的一种优选实施例中，所述方法还包括：
107.根据所述对战结果数据更新所述阵容搭配模型。
108.在本发明实施例中，在对战完成之后，还可以将对战结果数据存储到数据缓冲区，从而可以根据数据缓冲区中存储的对战结果数据更新阵容搭配模型。
109.在本发明的一种优选实施例中，所述对战结果数据包括第一阵容对应的第一剩余资源比值和所述第二阵容对应的第二剩余资源比值，所述根据所述对战结果数据更新所述阵容搭配模型，包括：
110.根据所述第一剩余资源比值和第二剩余资源比值，计算得到战损差和资源损耗比；根据所述战损差和资源损耗比反向传播确定梯度值，并按照所述梯度值更新所述阵容搭配模型。
111.在本发明实施例中，对战结果数据可以包括第一阵容对应的第一剩余资源比值和所述第二阵容对应的第二剩余资源比值。在对战之后，可以根据第一剩余资源比值和第二剩余资源比值，计算得到战损差和资源损耗比；根据战损差和平均资源损耗比反向传播确定梯度值，并按照梯度值更新阵容搭配模型。
112.具体的，战斗开始前双方拥有全部资源，结束后根据剩余资源计算战斗损失，战损
差直观表示了当前战斗的结果。另一个是对战双方的资源损耗比，不同阵容的资源获取难度有区别，所以需要用战损乘上一个资源修正系数，资源损耗比真实反应了双方阵容的平衡度。
113.作为一种示例，假设第一剩余资源比值为r1，第二剩余资源比值为r2。则可以计算得到，战斗损失d1＝1-r1,d2＝1-r2，并进一步计算得到战损差d＝d1-d2。假设资源修正系数分别为c1，c2(c1，c2可以按照需要进行设置，本发明实施例对此不作限制)，则资源损耗比r＝d1*c1/(d2*c2)。
114.在本发明的一种优选实施例中，所述步骤104，包括：
115.创建多个对战环境；在所述多个对战环境中，控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据。
116.在本发明实施例中，可以维护一对战服务器，通过在对战服务器中创建多个对战环境，并在多个对战环境中，控制第一阵容和第二阵容中的虚拟角色进行对战以得到对战结果数据。每个对战环境中可以支持一个或多个阵容进行对战，从而可以多个阵容同时进行对战测试，进一步加快游戏平衡性测试的速度。
117.为了更容易理解本发明实施例的方案，如图2示出了一种游戏平衡性测试系统的框架示意图。游戏平衡性测试系统由worker对战模块和trainer训练模块这两个模块组成，其中，worker主要负责采样对战数据，每个worker从trainer获取最新版本的阵容搭配模型，并批量管理n个对战环境，其中每个环境都可以进行对战得到数据。具体流程是，把整个搭配池中所有的特征数据输入阵容搭配模型，然后阵容搭配模型会输出最强阵容，同时从对手池中采样得到对手阵容，两个阵容对战得到对战结果数据，对战数据会被用于更新对手池，也会被放入到数据缓存中之后用来更新阵容搭配模型。trainer主要负责更新模型参数，使用actor-critic框架，持续从数据缓存中获取训练数据，进行梯度更新并广播模型参数，使得worker更新到最新版本的模型。
118.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
119.参照图3，示出了本发明实施例提供的一种游戏平衡性测试装置的结构框图，具体可以包括如下模块：
120.搭配池获取模块301，用于获取搭配池、对手池和阵容搭配模型；其中，所述搭配池中包含多个维度的第一特征数据，所述对手池中包含多个对手阵容；
121.第一阵容确定模块302，用于将所述第一特征数据输入所述阵容搭配模型，从所述搭配模型中确定第一阵容；
122.第二阵容确定模块303，用于从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容；
123.阵容对战模块304，用于控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据。
124.在本发明的一种优选实施例中，所述第一阵容确定模块302，包括：
125.第一阵容确定子模块，用于当不存在输入至所述阵容搭配模型中的第二特征数据
时，所述阵容搭配模型根据所述第一特征数据进行搭配得到第一阵容；
126.第二阵容确定子模块，用于当存在输入至所述阵容搭配模型中的第二特征数据时，所述阵容搭配模型根据所述第二特征数据进行搭配得到第一阵容。
127.在本发明的一种优选实施例中，所述第二特征数据为从对手池中确定的第三阵容的数据；所述第一阵容为克制所述第三阵容的搭配。
128.在本发明的一种优选实施例中，所述第二特征数据为己方的一个或多个维度的特征数据；所述第一阵容为适配所述己方的一个或多个维度的特征数据的搭配。
129.在本发明的一种优选实施例中，还包括：
130.阵容替换模块，用于按照预设时间间隔，从所述对手池的多个对手阵容采样得到第四阵容，并将所述第一阵容替换为所述第四阵容。
131.在本发明的一种优选实施例中，所述多个对手阵容具有一一对应的平均资源损耗比，所述第二阵容确定模块303，包括：
132.采样概率确定子模块，用于根据所有对手阵容的所述平均资源损耗比，确定每个对手阵容对应的采样概率；
133.第二阵容确定子模块，用于按照所述采样概率，从所述对手池的多个对手阵容中采样得到第二阵容。
134.在本发明的一种优选实施例中，还包括：
135.对手池更新模块，用于根据所述对战结果数据更新所述对手池。
136.在本发明的一种优选实施例中，还包括：
137.阵容组合模块，用于按照所述搭配池中的多个维度的第一特征数据，组合得到第五阵容；
138.阵容添加模块，用于将所述第五阵容添加至所述对手池中。
139.在本发明的一种优选实施例中，还包括：
140.损耗比确定模块，用于当更新所述对手池为在所述对手池中新增对手阵容时，控制所述新增的对手阵容与所述第一阵容中的虚拟角色进行对战，以确定所述新增的对手阵容对应的平均资源损耗比。
141.在本发明的一种优选实施例中，还包括：
142.阵容删除模块，用于当所述对手池中的对手阵容达到预设数值时，根据所述平均资源损耗比从所述对手池中确定目标阵容，并删除所述目标阵容。
143.在本发明的一种优选实施例中，还包括：
144.模型更新模块，用于根据所述对战结果数据更新所述阵容搭配模型。
145.在本发明的一种优选实施例中，所述对战结果数据包括第一阵容对应的第一剩余资源比值和所述第二阵容对应的第二剩余资源比值，所述模型更新模块，包括：
146.损耗比确定子模块，用于根据所述第一剩余资源比值和第二剩余资源比值，计算得到战损差和资源损耗比；
147.模型更新子模块，用于根据所述战损差和资源损耗比反向传播确定梯度值，并按照所述梯度值更新所述阵容搭配模型。
148.在本发明的一种优选实施例中，所述阵容对战模块304，包括：
149.对战环境创建子模块，用于创建多个对战环境；
150.对战子模块，用于在所述多个对战环境中，控制所述第一阵容和所述第二阵容中的虚拟角色进行对战，以得到对战结果数据。
151.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。
152.本发明实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，包括：
153.处理器401和存储介质402，所述存储介质402存储有所述处理器401可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器401执行所述机器可读指令，以执行如本发明实施例任一项所述的方法。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
154.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，如图5所示，所述存储介质上存储有计算机程序501，所述计算机程序501被处理器运行时执行如本发明实施例任一项所述的方法。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
155.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
156.本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
157.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
158.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
159.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
160.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
161.最后，还需要说明的是，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
162.以上对本发明所提供的一种游戏平衡性测试方法和一种游戏平衡性测试装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。