Конечно, можно рассматривать каждую настройку передачи как вектор признаков и подавать его в нейронную сеть, которая будет предсказывать вероятность победы. А дальше, используя обучение с подкреплением или эволюционные алгоритмы, мы будем корректировать расположение карты, точки появления и размещение ресурсов, пока предсказанные вероятности победы не стабилизируются для всех комбинаций передач. Запустим большой пакет симулированных матчей, итеративно подстраиваем арену – и получим сбалансированную систему, которая автоматически адаптируется к любым изменениям в передачах.