浅析竞技游戏匹配机制-ELO算法
注：本文部分内容源自一位论坛大神，但具体的来源很抱歉笔者已经忘记，如侵即删。
文章目录
- 0 前言
- 1 一般胜率预测算法
- 2 添加特殊假设后的胜率预测算法
- 3 基于不同分布的胜率预测算法
- 4 最终的ELO算法
- 5 相关改进
- 5.1 从1v1到NvN
- 5.2 收敛速度的改进
- 5.2 匹配策略改进
- 6 优缺点
- 6.1 优点
- 6.2 缺点
0 前言
近年来，游戏行业飞速发展，大量不同类型的游戏涌入各个平台映入大众眼帘，而对于竞技类游戏而言，其游戏平衡的关键是如何使博弈的双方玩家游戏水平接近，势均力敌的对手更能给予玩家紧张刺激的游戏快感。
传统的排位算法有几种，如 ELO 算法、ATP 排名等等，目前传统的排位算法为国际象棋中的排位算法-国际等积分系统(ELO-rate-system)， 即 ELO 算法，该名字命名于创作者埃洛教授自身。即使已经过去多年，ELO 算法还是作为基本的思想，广泛应用在了不同种类的竞技游戏中，如MOBA 游戏《英雄联盟》、《DOTA2》等等。除此之外，许多体育竞技项目也依旧基于该算法进行排位。
1 一般胜率预测算法
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1.两名选手表现实力有所波动，服从一定分布，设为
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