将帕累托数学原理应用于《马里奥赛车 8》

如果您是那种关心获胜而不仅仅是扮演自己最喜欢的角色（黛西和桃子至上）的《马里奥赛车 8》玩家，那么选择车手、车辆和车轮的最佳组合就会变得很棘手。

幸运的是，多亏了数据科学和 19 世纪意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托 (Vilfredo Pareto)，有一种方法可以解决这个问题。 数据科学家安托万·梅耶罗维茨 应用帕累托原理之一（帕累托前沿）来绘制玩家在《马里奥赛车》中必须做出的 703,560 个可能决策中的最佳组合。 欧洲玩家 有帮助地解释 帕累托前沿找到了具有不同目标的问题的最佳解决方案。

在一个很酷的数据可视化中，您一定要看看，Mayerowitz 将可能的选择范围缩小到 25,704 个。 从这里开始，梅耶罗维茨在图表上绘制了潜在的构建。 从速度因素开始，从技术上讲，最快的角色是鲍泽和瓦里奥，但在添加加速后，故事就不同了。 有些角色主要由 只是 速度或 只是 加速度，但那些没有形成称为帕累托前沿的曲线的驱动器，如果您想优先考虑这两个因素，则驱动器是最佳的。 Cat Peach 的速度和加速度位于帕累托前沿的中间。

接下来，考虑车辆构造。 卡丁车、车轮和滑翔机的组合大约有 585 种。 Mayerowitz 将帕累托前沿概念应用于此因素，最终得到 14 个选择。 这 14 个选项中的最佳选择取决于玩家想要优先考虑的因素。

然而，如果像 Mayerowitz 一样，您优先考虑速度和加速度，那么最好的构建是带有滚轴轮胎的 Teddy Buggy 和 Cloud Glider 上的 Peach。

瞧，桃子公主至上。 呵呵，我想我只扮演我最喜欢的角色的方法是有效的。