Propuesta de un sistema de apoyo a las decisiones para el proceso de draft y formación de equipos en partidas de League of Legends

Abstract

[ES] Cada día los e-sports van profesionalizándose más y más, así como su importancia va incrementándose dentro del panorama deportivo nacional e internacional. Una evidencia de esto es la creación de equipos de e-sports por importantes inversores y deportistas pertenecientes a otras disciplinas. Dentro del mundo de los e-sports, el juego de tipo MOBA conocido como League of Legends (LoL) es uno de los más importantes dentro del panorama de los juegos competitivos. En este juego, dos equipos de cinco integrantes compiten por derrotar al enemigo en una partida que entraña elementos estratégicos y decisiones rápidas con el fin de vencer al equipo contrario.

Los equipos en League of Legends están formados por cinco integrantes que pueden tomar hasta un total de 5 roles: jungla, apoyo, top, adc, mid. Para cada uno de los roles, existe una gran variedad de elecciones en cuanto a personajes, que forman un conjunto de más de 150 personajes seleccionables, cada uno con sus propias habilidades, sinergias, y particularidades. Una de las partes más importantes de las partidas profesionales de LoL es la selección de campeones o también conocida por drafting. En esta fase, los equipos alternan en la selección de campeones, pero también en la prohibición de campeones para la partida. El resultado de esta fase es la configuración de ambos equipos, algo que resulta fundamental para el desarrollo de la partida y que tiene un efecto muy importante sobre el resultado final.

En este proyecto construimos una herramienta de apoyo a la decisión que se basa en datos disponibles y en algoritmos de inteligencia artificial para asistir en el proceso de formación de equipos dentro de las partidas profesionales de LoL.

[EN] Every day, e-sports are becoming more and more professionalized, and their importance is increasing in the national and international sports scene. Evidence of this is the creation of e-sports teams by significant investors and athletes from other disciplines. Within the world of e-sports, the MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) game known as League of Legends (LoL) is one of the most important in the competitive gaming landscape. In this game, two teams of five members compete to defeat the enemy in a match that involves strategic elements and quick decisions to overcome the opposing team.

Teams in League of Legends are composed of five members who can take up to a total of 5 roles: jungle, support, top, ADC (Attack Damage Carry), and mid. For each of these roles, there is a wide variety of choices in terms of characters, forming a pool of more than 150 selectable champions, each with their own abilities, synergies, and characteristics. One of the most crucial parts of professional LoL matches is the champion selection, also known as drafting. In this phase, teams take turns selecting champions but also banning champions for the match. The result of this phase is the configuration of both teams, something that is crucial for the development of the match and has a significant impact on the final outcome.

In this project, we built a decision support tool based on available data and artificial intelligence algorithms to assist in the team formation process within professional LoL matches.