一 基础信息收集

一、基础信息收集

1. 角色特性分析

2. 经济与装备

二、动态行为解码

3. 地图控制信号

4. 移动轨迹建模

三、心理博弈层

5. 行为惯性挖掘

6. 决策压力点

四、实战决策树

python

伪代码：动态行为预测模型

def predict_action(opponent):

if opponent.last_skill == "Ultimate" and cooldown_remaining > 30s:

return "Retreat or Fake Aggression

if map.objective_spawn_in("Dragon", 60s):

if opponent.vision_score > 1.2 team_average:

return "Prepare for Objective Contest

else:

return "Split Push Top

if opponent.gold_lead > 2000 and item_purchased("Guardian Angel"):

return "Force Baron with Item Advantage

五、反制策略库

| 对手行为模式 | 高概率动作 | 反制措施 |

|--||-|

| 连续2次Gank上路失败 | 转线控龙 | 提前布置下路三角草真眼 |

| 中路消失+下路兵线回推 | 4人越塔 | 上单TP亮起同时打野反蹲 |

| 优势方放弃大龙视野 | 偷龙/Bait | 辅助扫描龙坑+中单远距离技能探草 |

通过量化行为数据（如「关键技能冷却期开团概率下降39%」）与动态建模，可将预测准确率提升至职业级水准。需注意：顶级玩家会刻意打破行为惯性，此时需依赖经济差/地图资源优先级进行二次校验。