가상 대전 관전이란?
배틀 시뮬레이터는 포켓몬 대전을 시뮬레이터 환경에서 재현하여 다양한 파티 간의 대전·승패를 예측함으로써, 파티의 강점·약점을 발견하고 환경의 동향 파악부터 더 나은 파티 제안까지를 목표로 하는 서비스입니다.
대상은 포켓몬 챔피언스（싱글）. 학습한 대전 AI끼리 실제로 대전시켜 분석하고, 승률과 상성을 「감각」이 아닌 「대전 데이터」로 확인할 수 있습니다.
AI 대전 수준
대전 AI는 자기 대전（AlphaZero형）으로 학습한 뉴럴넷（방책＋가치）을 몬테카를로 트리 탐색（MCTS）과 조합한 것입니다. 다수의 시뮬레이션으로 유망한 수를 깊이 읽어 승률이 가장 높아지는 수를 선택합니다. 상대의 폼·행동은 고정하지 않고 채용률에서 확률적으로 가정하여 읽습니다.
- 상대 폼은 채용률에서 추정: 지닌 도구·성격·기술·노력치는 사용률 데이터에서 확률적으로 가정하고, 대전 중 받은 피해량으로 좁혀 갑니다（불완전 정보를 전제）.
- 강도 기준: 단순한 규칙 AI（초급）에는 명확히 우세합니다. 목표는 「중급자와 互角〜약간 위」이며, 읽기 싸움·수비 교대 등 고급 수싸움은 발전 도상입니다.
- 수는 결정적: 같은 상황에서는 항상 최선이라고 판단한 수를 선택합니다（상위 환경 시뮬레이션에서는 선발·폼의 변동으로 대전 내용이 달라집니다）.
- 미학습 전략: 배턴터치를 통한 능력 계승이나 일루전（모습 위장）을 활용한 고급 전략은 아직 학습 중입니다.
※ 완벽한 최적해는 아닙니다. 어디까지나 「강한 AI끼리의 대전 데이터」로서 경향 파악에 활용해 주세요.
상위 환경 시뮬레이션（리그전）
대상은 구축 기사를 공개한 환경 최상위 플레이어의 파티입니다. 선택한 파티를 해당 플레이어들의 파티와 리그전으로 대전시키고 모든 대전 기록을 저장합니다. 결과에서 다음을 확인할 수 있습니다.
- 승률·유리/불리: 상대 플레이어별 승률.
- 선발: 실제로 선발된 3마리（자신·상대）의 빈도.
- 1v1 상성표: 6×6의 준 데미지/받은 데미지와 승패.
- 실전의 패인: 쓰러뜨리지 못한 핵·쓰러지기 쉬운 개체·쌓기 전부 쓰러뜨리기 경향.
- 리플레이: 저장된 모든 대전을 나중에 재생하여 확인할 수 있습니다.
작동 방식
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 대상 | 포켓몬 챔피언스 싱글（Lv50・노력치 32스케일） |
| AI | 방책＋가치 네트 ＋ 몬테카를로 트리 탐색（MCTS） |
| 카드당 대전수 | 복수 대전（선발·폼·난수의 변동을 반영） |
| 무승부 | 30턴을 넘어도 결판이 나지 않으면 무승부 |
주의 사항 및 한계
- 승률의 세분화: 승률은 대전수에 따른 세분화로 표시됩니다（대전수를 늘릴수록 정밀해집니다）.
- 선발 관점: 6마리의 상성이 좋아도 선발한 3마리가 편향되면 결과는 달라집니다. 현재는 선발을 고려한 분석을 표시하지만, 선발 패턴 전체 최적화는 향후 과제입니다.
- AI의 강도: 고수의 고급 읽기 싸움에는 미치지 못하는 경우가 있습니다. 데이터의 경향으로 참고해 주세요.
앞으로의 예정（로드맵）
현재의 상위 환경 시뮬레이션（대전 평가）을 토대로 기능 추가와 기존 기능 개선을 진행합니다.
기능 추가: 파티 제안·개선 분석
- 개선 제안: 현재 6마리의 「어디를 바꾸면 더 이길 수 있는지」를 AI가 분석하여 기술·지닌 도구·성격·노력치·개체 교체 후보를 제시합니다.
- 일부 지정으로 나머지를 제안: 몇 마리만 고정하고 나머지 자리를 AI가 환경에 맞게 제안합니다.
- 승률 재평가: 제안된 파티를 다시 리그전에 돌려 변경 전후의 승률 변화를 비교합니다.
기능 개선
- 시즌 적응: 새 시즌의 사용률·구축 데이터에 맞게 대전 AI와 대상 구축을 업데이트합니다. 새로 해금되는 포켓몬·지닌 도구의 시뮬레이터 대응도 진행합니다.