Yazar, çocukluğunun favori oyunu Pokémon'u yetişkin bir bilim insanı olarak yeniden keşfettiğinde, oyuna olan yaklaşımının değiştiğini fark eder. Artık sadece eğlenmek yerine, en iyi yeteneklere, tür kapsamına ve hareketler arası sinerjiye sahip Pokémon'ları avlayarak takımlarını "min-max" etmeye odaklanmıştır. Bu durum, çocukken tek bir güçlü Pokémon ile ilerleyebilecekken, yetişkin olarak her karşılaşmaya hazır dengeli bir takım kurma isteğiyle sonuçlanır. Bu "aşırı mühendislik" tutkusunun zirvesinde, yazar kendi Pokémon takımını optimize etmeye yardımcı olacak küçük bir araç geliştirmeye karar verir.
Makale, bu optimizasyon problemini matematiksel olarak nasıl formüle ettiğini detaylandırıyor. Temel olarak, problem bir Karma Tamsayı Problemi (MIP) olarak ele alınıyor. Optimizasyonun ana hedefleri, takımın toplam temel istatistiklerinin (base stat) mümkün olduğunca yüksek olması ve her tür için takımdaki bir Pokémon'un o türe karşı dirençli olmasıdır. Bu hedefler, optimizasyon terimleriyle sırasıyla "amaç" ve "kısıt" olarak tanımlanır. Problem, 1025 Pokémon ve 9 nesil gibi geniş bir veri kümesi üzerinde, her Pokémon'un bir veya iki türe ait olması ve dört adede kadar hareket öğrenebilmesi gibi oyun mekaniklerini dikkate alarak çözülmeye çalışılır. Yazar, bu yaklaşımın oyun deneyimini nasıl zenginleştirdiğini ve bilimsel düşünceyi bir çocukluk tutkusuna nasıl uyguladığını gösteriyor.
Bu çalışma, bir oyunun karmaşık mekaniklerinin bilimsel optimizasyon teknikleriyle nasıl analiz edilip geliştirilebileceğini gösteriyor.