Что мы видим, взглянув на расписание игр.
Тур 16: 2 ноября Краснодар-Кубань и Зенит — Амкар… Навскидку в Краснодаре +10, в СПб -5.
Тур 17: 9 ноября Урал-Ростов: в Екатеринбурге -10, в Ростове — на –Дону +10, Рубин – Краснодар, аналогично…
Также и 23, 30 ноября, 7 декабря, 8 марта, 15 марта, прогресс шагает семимильными шагами, но обходит руководителей российского футбола стороной… В тоже время в мае, июле, августе многие «северные» команды приезжают в гости на юг, в самую жару, для того чтобы получать «солнечные удары»…?! «Такой хоккей нам не нужен!»
Это первая часть, теоретическая. Разделил материал т.к. получился бы очень обширный пост. Ниже описан сам алгоритм и идея, во второй части планирую рассказать о полученных результатах и реализации алгоритма.
Общая компоцизия
Территория Российской Федерации составляет 1/6 часть от всей площади суши Земли, охватывает 9 часовых поясов и содержит, как арктическую, так и субтропическую климатические зоны. Все это характеризует процесс проведения игровых спортивных мероприятий на открытых площадках, особенно в период с конца октября по конец апреля, из-за территориальной распределенности участников, как весьма проблемную и трудоемкую задачу.
Чемпионат РФПЛ с 2012 года проводится по обновленной схеме «осень-весна», что подразумевает проведение игр в достаточно «суровых» условиях конца ноября — начала декабря и отсутствие должного качества полей и травяного покрова, в принципе, ранней весной. Согласно перечню команд чемпионата 2012 — 2013 гг. из 16 участников соревнований, по крайней мере, 5 проводят домашние матчи в городах, расположенных в европейской части юга России, где условия проведения «осенне-зимне-весенней» части чемпионата наиболее благоприятны, а еще для 4 домашним является г. Москва. Однако до сих пор в РФПЛ практикуется распределение соревновательных пар и дат проведения турнира на основе слепой жеребьевки, что нивелирует преимущества учета климатических факторов. К сожалению, решить вопрос на основе взаимных договоренностей с целью переноса игр в более благоприятные условия, по словам представителей команд, не удается из-за фактора недоверия, рекомендаций органов безопасности и иных неспортивных составляющих.
Таким образом, в совокупности вопрос формирования расписания матчей на основе объективной оптимизации по температурно-климатическим характеристикам при вышеописанных входных условиях отсутствия ангажированности участников является достаточно актуальным.
Формирование критериев, по которым будет производиться оптимизация календаря, является основополагающей задачей, решение которой гармонично вытекает из предложенной актуальности проблемы, а именно:
1) климатический комфорт;
2) объективность спортивного принципа;
3) непредвзятость заинтересованных лиц.
На основе определенных критериев сформируем стандартную модель клуба РФПЛ. Спортивные клубы, принимающие участие в соревнованиях описываются как вектор: [Условный вес, Город (домашний)], где элемент «Город» является составляющей критерия 1 – «климатический комфорт», «Условный вес» — характеристика, описывающая спортивный клуб с точки зрения критериев 2 и 3: объективности спортивного принципа и непредвзятости представителей спортивных клубов при проведении процедуры жеребьевки.
Климат
Критерий «Климатический комфорт» подразумевает под собой совокупность метеорологической информации о местности проведения этапа соревнований в определенные, в ходе стандартной процедуры формирования предварительного календаря, дату и время. Множество этой информации состоит из значений минимальной средней температуры Tmin, предполагаемого уровня осадков Dlev и уровню силы ветра Sw и преобразуется в коэффициент комфорта следующим образом – Climate: [Tmin, Dlev, Sw] ==> [Tmin, K1=(Dlev*Sw)] ==> нормирование по средней минимальной температуре [Tmin*K1/100] = Climate. В итоге каждому домашнему для клуба городу сопоставляется коэффициент критерия 1 – Crt1.
Клуб
Критерий «Объективность спортивного принципа» является характеристикой спортивного клуба, по умолчанию состоящий из 8 элементов (список может корректироваться):
1. Место, занятое клубом в предыдущем розыгрыше чемпионата – PrPlace;
2. Среднее значение мест по итогам 10 предыдущих чемпионатов – Av10Place;
3. Рейтинг клуба на основе данных IFFHS или UEFA – IFFHSRate;
4. Рейтинг клуба на основе данных Росстата (институт общественного мнения) – Rosstat;
5. Количество игроков клуба, вызываемых в сборные команды России – NumRusPlr;
6. Средняя посещаемость (в тыс. человек) – AvFans;
7. Количество туров, в которых клуб не был оштрафован в предыдущем розыгрыше – NumPunish;
8. Рейтинг спортивной арены – StadRate.
Рейтинг спортивной арены определяется на основе 5 критериев, за присутствие каждого из критериев начисляется 1 балл:
1) наличие подогрева поля;
2) наличие козырька крыши;
3) вместительность более 20 тыс. зрителей;
4) наличие искусственного покрытия;
5) наличие технических средств обеспечения безопасности.
В итоге каждый клуб характеризуется следующим набором Character = [PrPlace, Av10Place, IIFHSRate, Rosstat, NumRusPlr, AvFans, NumPunish, StadRate], при условии минимизации параметров, т.е. чем выше значение, тем объективнее. Таким образом, получены данные, независящие от субъективных показателей, образующие критерии 2 – Crt2. Они могут храниться в ежегодно обновляемой базе данных, целостность и актуальность которой подтверждается каждым из участников соревнований на основе вычисления контрольных hash-сумм или совокупности электронных подписей.
Случайность
Полученная структура, однако, не позволяет решить вопросы доверия или критерия «Непредвзятость заинтересованных лиц».
Избежать подтасовок и извлечения какой-либо выгоды при автоматическом распределении пар команд соперниц, вероятно, удастся, однако вовлеченность в процесс всех заинтересованных лиц, сделает данную процедуру более объективной и равнозначной для всех участников. Для решения этой задачи можно применить классический способ проведения жеребьевки, где конечный результат зависит от случайного выбора участников. В данном случае случайный выбор используется при вычислении веса-рейтинга участвующих в процедуре команд и представляет собой следующий алгоритм:
1) Уполномоченный человек или Система случайным образом выбирают число N в рамках количества представителей команд участниц – от 1 до 16, упорядоченных согласно алфавиту.
2) Выбранный участник приглашается для вычисления веса-рейтинга случайной команды.
3) Система случайно выбирает число M не равное N, тем самым тайно определяется команда, для которой будет произведен расчет.
4) Производится расчет, подробное описание которого представлено ниже. Номера N и M больше не принимают участия в процедуре.
5) Этапы 1-4 повторяются, пока каждый представитель не произведет расчет для тайно определенной команды.
Процедура расчета использует объективные показатели спортивного клуба M, и интуитивно, на основе экспертных представлений, выбранные представителем N для этих показателей случайные величины, при этом представитель N знает, по какому показателю системой предложено произвести оценивание. Соответственно для каждого из показателей Character = [1.PrPlace, 2.Av10Place, 3.IFFHSRate, 4.Rosstat, 5.NumRusPlr, 6.AvFans, 7.NumPunish, 8.StadRate], существует набор оценок {x…z}, принадлежащий множеству [1…8], при этом оценки не равны друг другу. После оценивания каждого показателя, как используемые оценки, так и соответственно показатели исключаются из процедуры. Получив оценки от представителя N, система рассчитывает вес-рейтинг команды как сумма произведений соответствующего показателя на определенную оценку. Таким образом, формируются рейтинги всех участников соревнований — реализация критерия 3 – Crt3. При таком подходе конечные веса-рейтинги будут параллельно коррелировать, как со случайной величиной выбора, так и с объективными спортивными показателями.
В итоге для каждого клуба имеются: коэффициент климатического комфорта – CRT1 и спортивной составляющей, полученной псевдослучайным преобразованием – CRT2.
Далее производится автоматическая процедура определения соревновательных пар классическим способом, с применением описателей команд участниц: [CRT1, CRT2]. В итоге статус хозяина получает команда, у которой значение [CRT1 * CRT2] окажется большим в «холодный» период календарного года или меньшим в «теплый» период. Однако, стоит учитывать, что разность средних минимальных температур в данном случае не должна превышать 5 градусов по Цельсию. В противном случае хозяином назначается команда с большим значением средне — минимальной температуры на дату проведения мероприятия.
Вместо заключения
На данный момент, дописываю вышеизложенное на C#. В скором времени опубликую результаты. Очень хотелось бы увидеть ваше мнение в комментариях, т.к. определенно в алгоритме есть спорные моменты.
Спасибо!
ссылка на оригинал статьи http://habrahabr.ru/post/168143/
Добавить комментарий