난이도 최적화 모델 ( 304 ) 은 게임 을 플레이 하 는 사용자 에 대한 도전 의 레벨 ( 308 ) 을 결정 하 도록 구성 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 사용 자 들 의 상이 한 유형 들 은 더 많 거나 더 적 게 어려울 수 있 는 게임 들 을 플레이 하 는 것 을 선호 할 수 있 다 . 제 1 사용자 의 유형 은 더 쉬운 게임 을 플레이 하 는 것 을 선호 할 수 있 으며 , 시도 들 의 특정 횟수 내 에 게임 내 에서 의 목표 들 을 달성 할 수 없 는 경우 게임 에 좌절감 을 느끼 고 게임 을 중단 할 수 있 다 . 반면 에 , 제 2 사용자 의 유형 은 게임 에 의해 도전 받 는 것 을 즐기 고 , 사용 자 가 그 들 의 첫 시도 에서 게임 의 특정 목표 들 을 완료 할 수 없 는 경우 게임 으로부터 의 즐거움 을 증가 시킬 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 사용자 ( 308 ) 에 대한 도전 의 예측 된 레벨 은 게임 내 의 다양 한 상태 들 에서 사용자 에 대한 최적 의 승률 을 사용 하 여 표시 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 게임 에서 의 특정 상태 에 있 는 사용자 에 대한 승률 이 높 으면 도전 의 낮 은 레벨 을 표시 할 수 있 지만 , 상태 에 있 는 사용자 의 승률 이 낮 으면 도전 의 더 낮 은 레벨 을 표시 할 수 있 다 .