成功的压力：足球伤害风险缓解和团队成功的预测模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种新颖的足球连续球队选择模型，通过对现实世界足球数据中学习到的球员特定信息建模，以模拟球员受伤和不可用性的随机过程。通过对球员受伤概率进行推理，利用蒙特卡洛树搜索 (Monte-Carlo Tree Search) 来选择在整个足球赛季中优化长期团队表现的比赛队伍。我们将我们的方法与 2018/19...
本文提出了一种新颖的足球连续球队选择模型，通过对现实世界足球数据中学习到的球员特定信息建模，以模拟球员受伤和不可用性的随机过程。该模型利用蒙特卡洛树搜索来选择在整个足球赛季中优化长期团队表现的比赛队伍。验证结果表明，该模型在减少一线队伤病方面达到了类似的赛季预期积分，并将在受伤球员上浪费的金钱减少了约11%。
