論文の概要: Simulation-Based Optimisation of Batting Order and Bowling Plans in T20 Cricket
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13861v2
- Date: Thu, 16 Apr 2026 06:04:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-17 16:09:14.204681
- Title: Simulation-Based Optimisation of Batting Order and Bowling Plans in T20 Cricket
- Title（参考訳）: T20クリケットにおけるバッティング順序とボーリング計画のシミュレーションによる最適化
- Authors: Tinniam V Ganesh,
- Abstract要約: 本稿では,T20クリケットにおける2つの反復的内決定を最適化するための統合マルコフ決定プロセスフレームワークを開発する。
最適打順はムンバイ・インディアンの勝利確率を4.1ポイント(52.4%から56.5%)改善し、最適グジャラート・タイタンズのボウリング計画では防御確率を5.2ポイント(39.1%から44.3%)改善する。
どちらの場合も、観測された準最適性は位相に依存しない配置と一致している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper develops a unified Markov Decision Process (MDP) framework for optimising two recurring in-match decisions in T20 cricket, namely batting order selection and bowling plan assignment, directly in terms of win and defend probability rather than expected runs. A three-phase player profile engine (Powerplay, Middle, Death) with James-Stein shrinkage (a technique that blends a player's individual statistics toward the league average when their phase-specific data is sparse) is estimated from 1,161 IPL ball-by-ball records (2008-2025). Win/defend probabilities are evaluated using vectorised Monte Carlo simulation over N = 50,000 innings trajectories. Batting orders are evaluated by comparing all feasible arrangements of the remaining players and selecting the one that maximises win probability. Bowling plans are optimised through a guided search over possible over assignments, progressively improving the allocation while respecting constraints such as the prohibition on consecutive overs by the same bowler. Applied to two 2026 IPL matches, the optimal batting order improves Mumbai Indians' win probability by 4.1 percentage points (52.4% to 56.5%), and the optimal Gujarat Titans bowling plan improves defend probability by 5.2 percentage points (39.1% to 44.3%). In both cases, the observed sub-optimality is consistent with phase-agnostic deployment: decisions that appear reasonable under aggregate metrics are shown to be costly when phase-specific profiles are applied.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,T20クリケットにおける2つの反復的内周決定を最適化するための統一マルコフ決定プロセス(MDP)フレームワークを開発する。
ジェームズ=スタイン・ストレッサージによる3相プレーヤープロファイルエンジン(Powerplay, Middle, Death)は、2008-2025年に発表された1,161 IPLボール・バイ・ボール・レコードから推定される。
N = 50,000innings軌道上のベクトル化モンテカルロシミュレーションを用いて、ウィン/ディフェンド確率を評価する。
残りのプレイヤーの可能な配置を全て比較し、勝利確率を最大化するものを選択することにより、賭けの順序を評価する。
ボウリングプランは、割り当てに関する可能な検索を通じて最適化され、同じボウラーによる連続オーバー禁止などの制約を尊重しながら、アロケーションを徐々に改善する。
2026年の2試合で、最適打位はムンバイ・インディアンの勝利確率を4.1ポイント(52.4%から56.5%)改善し、最適グジャラート・タイタンズのボウリング計画では防御確率を5.2ポイント(39.1%から44.3%)改善した。
どちらの場合も、観測されたサブ最適性はフェーズに依存しないデプロイメントと一致している。
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