इस लेख में, हम डंगऑन्स एंड ड्रैगन्स (D&D) में डंगऑन मास्टर्स (DMs) के मैन्युअल संतुलन कार्य को स्वचालित करने के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं, जिसे 'एनकाउंटर जेनरेशन वाया रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (NTRL)' कहा जाता है। NTRL, परिस्थितिजन्य बैंडिट समस्या को फ्रेम करके, वास्तविक समय में पार्टी सदस्यों की विशेषताओं के आधार पर मुठभेड़ें उत्पन्न करता है। मौजूदा DM हेयुरिस्टिक्स की तुलना में, यह लड़ाई की अवधि (+200%) बढ़ाकर, पार्टी सदस्यों को होने वाली क्षति को बढ़ाकर, लड़ाई के बाद स्वास्थ्य हानि (-16.67%) को कम करके, और खिलाड़ियों की मृत्यु की संख्या बढ़ाकर (कुल पार्टी सफाया को कम रखते हुए) मुठभेड़ की तीव्रता को बढ़ाता है। यह खेल की निष्पक्षता बनाए रखने के लिए रणनीतिक गहराई और कठिनाई को बढ़ाते हुए उच्च जीत दर (70%) बनाए रखता है, और मानव DMs द्वारा डिज़ाइन की गई मुठभेड़ों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
