这是Riot的Design Director Tom Cadwell专门为中国玩家写的讲解匹配系统工作原理的帖子。
同时为了让大家更好的理解匹配系统,如果您觉得您遇到了特别不公平的匹配,请回复游戏开始时间和比赛结束截图,我们会调查该局匹配是如何完成的,坑爹的玩家是为何加入到这一局的。
很多人抱怨看不懂,我来个精简比喻版的:
有个篮球联盟,有无数个球员和大概20个等级的联赛。
所有球员都是10级联赛的成员,他们自由组合互相比赛,赢的人,升级到11级联赛,输的人降到9级联赛。
然后每个等级联赛再次开赛,又有的人升级有的人降级,最终这20级的联赛都有球员参加。
我们的大量的数据证明,一个球员的水平,会让其稳定在大约3个联赛之间,也就是科比是参加20级联赛的,且当他和4个17级联赛的人组队,基本不会输给17级联赛的人。且,把科比降到10级联赛,他会轻松的在20局之内回到20级。
理想情况下,球员都是在跟自己同样经历的球员玩,一个中等水平玩家完全不会匹配到科比,科比也不会匹配到刚玩游戏的玩家。
事实上匹配系统的分级会比这个更复杂更智能,采用的是国际象棋所采用的elo系统。
再增加个FAQ:
Q:系统为了保持胜率50%,是否会在我连胜后故意塞给我一些菜队友让我输?
A:系统的目的不是为了保持你的胜率,而是让水平差不多的玩家一起玩。当你和水平差不多的玩家一起玩时胜率会趋近50%,所以,系统是不会故意坑你的。
Q:我才100胜,为什么系统老匹配600胜的玩家给我?
A:胜场并不能反应一个人的水平。如果把匹配系统比作跑步,练习了3年才能跑进11秒的和第一次就跑进11秒的人我们是同等看待的。匹配系统基于水平而不是基于经验。
Q:我胜率60%,为什么匹配40%胜率的队友、60%胜率的对手给我?
A:胜率也不能反映水平。匹配系统不但要看你是否赢了,也要看你赢了谁。就像war3的sky在职业圈胜率其实并不高,但是虐一般的玩家胜率是100%。同样水平的玩家,会因为随机匹配到对手的关系,胜率会40%~60%不等。
Q:你说水平差不多,为什么我觉得他们这么菜?
A:匹配系统提供的是公平的机会,而未必是你理想的结果。我们能追求系统公正,但是无法预测玩家单局内的表现。
系统100%匹配曼联对阵皇马,但是不能保证某一次曼联不会4:0碾压皇马,且在这局中,C罗表现yts,完全就在拖后腿。或者曼联也可能连胜皇马3次之类的。但是,系统只会把曼联去匹配皇马而不会出现曼联对阵中超深圳队。具体到某一局是皇马赢还是曼联赢取决于那一场的排兵布阵,临场发挥,以及战术意图。
如果这个坑爹玩家真的不在你的水平等级,他就会一直坑队友,一直输,等级一直降低,这样会让他离开你的匹配范围,让他不再可以和你匹配到。根据我们的数据,玩家的elo基本是稳定在较小范围内的。这也就是深圳队和皇马的差距,也是中国国家队能赢法国队,确永远打不进世界杯的理由。
系统没办法给你完美队友,玩家会因为很多原因发挥不好:使用不会的英雄、打了不想打的位置、玩法风格和队友不够搭配,前期不利想挂机等等。但是你和对方玩家遇到这种情况的概率是相同的,系统并不会偏袒任何一方。所以想要完美队友,请和朋友组队,不过那样你也会碰见更厉害的对手。
如果大家在如何鉴定玩家水平上有好的想法欢迎提,但是如果想要通过抱怨玩家游戏内表现来证明匹配系统不公平,就是在和风车决斗了。每个人的看法都不一样的,系统判断他和你在遇到同样的队友和对手时候,胜率差不多,这也是我们目前能做到最好的了。
以下是文章的正文。
概述:
匹配系统的目的如下,优先级从高到低:
1、 保护新手不被有经验的玩家虐;让高手局中没有新手。
2、 创造竞技和公平的游戏对局,使玩家的游戏乐趣最大化。
3、 无需等待太久就能找到对手进入游戏。
匹配系统尽其所能的匹配水平接近的玩家,玩家的水平是来自他们在此之前赢了谁以及他们对手的水平。当你战胜对手,系统会认为你更强,当你输给对手,系统会认为你更弱。虽然这对于某一局游戏并不是那么的公平,但是长期来看,对于多局游戏是相当的公平:因为好的玩家总会对游戏结果造成正面的、积极的影响。我们使用了这样一个方法测试:给水平高的玩家一个新帐号,然后看他们游戏数局后的结果。我们通过大量的测试来证明了我们的想法。
并且,匹配系统知道预先组队的玩家有一些优势,如果你是预先组队,会给你一些更强的玩家。我们用一些非常巧妙的数学方法来解决预先组队的玩家VS solo玩家的匹配公平问题。我甚至让两个数学博士来验证,他们都说给力!
匹配是怎么完成的?
首先,系统将你放进适当的匹配池里——根据游戏模式(匹配模式、排位solo/双人、排位5人、其他模式等等)
然后,系统会尝试将匹配池里的人分到更细的匹配池里——5人组队 VS 5人组队,低等级新手 vs 其他一些低等级新手,如此这般。
当你在匹配池中,系统会开始尝试找到合适的配对,目标是撮合一个双方获胜机会都为50%的游戏。
第1步:确定你的实力:
*如果你是solo,就直接使用你的个人匹配分(也就是elo值,匹配模式和排位赛有不同的匹配分)
*如果你是预先组队的,你的匹配分是你队伍的平均分,并且会根据你组队的规模稍微提高一些,这样才能保证你匹配到更强的对手来抵消你组队的优势。我和一个计算机生物学的博士(Computational Biology Ph.D)通过研究成百上千的游戏结果,计算出了预先组队到底有多大的优势。我们还在幕后做了一些其他调整,比如新手和高玩组队,比如某地图上蓝队和紫队的玩家哪个更有优势,诸如此类。
第2步:确定你合适的对手:
*首先,系统会基于你的elo值,给你匹配跟你非常相近的玩家。最终,系统会放宽匹配的条件,给你一些不是那么完美的匹配,因为你肯定也不想永远匹配不到人。
*新手会得到一些特殊的保护,通常新手只会匹配到其他新手(在成熟的服务器里,这个比例达到了99%+。除非这个新手和一个高级玩家朋友预先组队)
第3步:确定匹配:
*最终,系统会匹配10个大体上同水平、同等级的玩家,促成一个游戏。
*系统会尝试平衡这个队伍,尽量使双方的获胜机会都为50%。在绝大多数时间,误差会在3%之内——类似50/50,49/51,48/52。实际上的获胜机会会有一点点差别(会在Q&A里面回答这个问题),但是我们的研究标明,在绝大多数情况下,这实际上是一个非常精确的预测。
长期来讲,我的匹配分(Elo值)是如何被测量的?
我们使用了一个修改过的ELO系统。ELO系统的基本要点通过使用数学比较两个人的积分,来预测两人的比赛结果——类似“A和B比赛数局,A会赢掉75%的局”。
然后,比赛结果出来了。如果你赢了,你会加分,如果你输了,你会被扣分。如果你是“出人意料”的赢了(系统认为你输的可能性更大),你会赢得更多的分数。额外的,如果你是一个新玩家,你会加分减分更快,以便于你可以快速的进入到你的水平等级。长期来看,这意味着好的玩家会得到高的匹配分,因为他们总是超过系统的预期,他们会不断加分直到系统可以正确的预测他们的胜率。
我们修改这个系统给团队比赛使用,基本概念是:基于该团队的所有玩家,得到一个团队ELO值。如果你的队伍胜利,系统会假设该队伍的所有玩家都要比系统猜测的“更强”,并且加分。虽然有一些问题,但是总体上来讲是有效的,特别是玩家预先组队的时候。
举例,本人在北美的服务器上有2000的普通匹配模式elo。如果我建一个小号,就算没有天赋和符文,我打到8级的时候就已经有1800elo了。这个系统并不完美,但是确实能够让玩家快速的接近自己水平所在的位置。
当你才开始玩的时候,我们也对ELO做一些微调,让你更快的进入你水平所在的位置。
*我们有大量的,有优先级的方法来鉴定一个玩家,相比一个标准的新玩家是否更有技巧,更猛。如果发现是的,我们会在幕后提高他的elo一个档次。
*我们同样也会分辨真的菜鸟新手。
*提升等级也会极大的提高你的elo值。这个也将帮助系统将30级满级的召唤师和低等级的召唤师区分开来
如果你想知道ELO系统的理论,以及更多细节,你可以看看这:
http://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system
http://zh.wikipedia.org/wiki/ELO
呃,等等,你是怎么处理组队玩家 vs solo(单排)玩家的?
我们大多数情况下,会通过将5人组队的队伍匹配给另外一个5人组队的队伍来避免这种情况的发生(几乎是所有情况下)。
对于“部分”组队,我们进行了大量的研究,发现优势并没有想象的那么大,所以我们也会把他们混到solo(单排)的玩家里。我们发现有大量的因素会影响到组队优势的大小:从预先组队的规模(比如2、3、4、5组队),到组队玩家的水平,到高玩带菜鸟的组合,到玩家水平不同而导致的情况不同,以及其他的一些必须考虑到的微妙因素。这个要比一些我们曾见过的点对点算法-将任意的统计数据杂糅在一起猜测分数-要可靠的多
发现这些优势,我们就知道对于预先组队的队伍,需要提高多少elo值,来达成一个公平的匹配,确定一个适当的,在数学上合理的调整。结果在有些情况下非常令人惊讶(同时会校正统计数据)。
虽然我们不会给出精确的数值,因为这是商业机密,但是我们可以告诉您:
*5人组队只是比5个路人稍强。
*部分组队只是比5个路人略强。
*菜鸟5人组队并不会带来太大的优势,但是高玩组队会有很大的优势。
*团队实力方差高的队伍,会比方差低的队伍更强。(方差简单来说,是在平均值相同的情况下反应各个元素的大小差异,方差大表示差异大,高方差的队伍类似高玩带低玩,低方差的队伍各个队员实力接近。)
*这说明了大体上,高水平玩家的Carry作用(可以理解为带领或者大腿),比低水平玩家的送人头作用(feeder)要强力。
好吧…那为什么要把预先组队的玩家和非组队玩家匹配到一起?
这是一些原因:
*这会帮助系统更快的找到适合你的匹配分,让系统更快的给你公平的匹配。这个的工作原理是,如果你组队,会减低运气所带来的成分,如果你单排,你的队友的好坏将对你输赢的影响更大。如果你预先组队,你会和你水平差不多的玩家组成队伍,你随机遇到猛男/坑爹队友几率会更小。因为游戏的结果更多来自你和水平相近的朋友的表现,而不是随机因素,所以你的匹配分会更快的到达精确的值。
*我们希望玩家可以和自己的朋友一起玩,因为这样会让他们玩的更有乐趣。你也不可能为5v5的游戏设置单独的2人匹配池或者3人匹配池,你需要组合他们来让系统工作。我们选择包含5人组队,因为这非常有乐趣。如果我们以后有足够大的匹配池,我们可能会将5人组队和部分组队区分开来,但是数据告诉我们,这基本不会提升匹配的公平程度,两者的效果基本相同。
其他一些常见的问题:
Q:为什么不加入一些其他的细节,类似击杀数等等来确定我的匹配分?
A:因为这是有偏差的,并且因为非常难以给击杀数这个数值来评分,你使用一个gank英雄的时候(类似老鼠和易大师),要杀多少人才能算是好的呢?而且这会让好的辅助玩家非常吃亏,因为他们的目的就不是拿人头,甚至会为了自己的Carry挡死。最后,玩家会为了刷数据,故意拖长游戏时间,然后拿大量farm对方的人头,而不是为了赢得比赛。我们尽量把测量玩家水平和激励玩家的机制放到努力取胜上面,我们避免了一些不必要的周边行为,而这些行为既没乐趣,还会扰乱匹配系统。
Q:我非常愤怒,因为匹配系统老给我坑爹队友(feeders,送人头的)。为什么不阻止这种情况发生?
A:我们的确有试图阻止这种情况发生,但是如果你被匹配到一个明显很弱的玩家,这也说明匹配系统同时匹配给你了一个或者多个强力的玩家。根据我们的研究,我们发现Carry(大腿)对队伍的带领作用要比feeder(送人头,坑爹)的坑爹作用更强。原因是在LOL里,多次击杀同一个玩家的收益是会递减的,并不像其他的同类游戏。我们的分析标明,在平均elo相同的情况下,提高或者降低这个队伍的某个玩家的elo值100(其他玩家相应降低/提高以保持平均分相同),整个队伍的实力会提高约7点elo值。这也表明,LOL中Carry的作用要比feeder的作用更给力一些。确实,有时候你会因为匹配到feeder而输掉这一局比赛,但是那是因为你们队的Carry不够给力。
Q:这样的话,如果我连胜了数盘,我是不是会被匹配到一些完全不可战胜的对手?
A:不全是。连胜导致你的匹配分会提高,你会不断遇到更强的对手——但是我们并不是故意的让你的胜率保持在50%的,我们的目的只是为了系统能够正确的预测游戏结果。最终,你会达到你的极限,你将会大致保持50%的胜率。比平均水平高的玩家,往往胜率会比50%略高,因为比他们弱的玩家更多,比他们强的玩家更少。所以匹配时,往往会略微“向下匹配”。对于排位顶尖的高端玩家,他们经常会有90%的胜率。
Q:你们会如何设计固定的队伍?类似WOW的竞技场队伍?
A:这是一个非常好的想法,并且让我们有机会设计出更好的匹配系统。我们迟早会做这个,并且使用我们开发的新方法。我们需要检验并且搞清楚你大体上有多强力(例如你的个人积分),同时允许你创建/解散队伍。这是个非常大的工程,但是我们对此非常有激情~
Q:如果匹配系统真的那么公平,那为何我老遇见那种一边倒的比赛?
A:有两个原因。第一,LOL有时候“雪球效应”会非常明显。前期太差的表现会导致游戏让人感觉非常一边倒。特别是某些队伍,如果他们开始很顺风,就会一直很顺风。我们遇到过同样的队伍,第一局25-5取胜,第2局确以类似的比分输掉。第二个原因是,玩家发挥的并不好,队伍选取阵容也不好。要进行一局势均力敌的比赛,你需要平衡玩家水平和平衡阵容的选取。有时候玩家选了一个比较渣的阵容,比如5个近战dps,或者3坦克2法师之类的,或者没选打野英雄而对面有。这样的话,尽管你的队伍实力也很不错,但是情况往往惨不忍睹。
Q:为什么我作为一个高等级玩家,有时候会匹配到一些低等级玩家?他们看上去都是来送人头的。
A:当一个高等级玩家和一个低等级玩家组队,这是一个非常令人头疼的问题。我们希望玩家可以和自己的朋友一起玩,并且希望这是一种愉快的体验。但是我们并不希望将一部分人的快乐建立在另一部分人的痛苦之上,所以我们往往将这种组合评分更高,保护新玩家不会被高等级玩家虐待。非常不幸的是,不管我们怎么做,我们把这样的组合匹配到任何的游戏中,都有可能造成不愉快的体验。因此,我们计划将实施一个“不平衡组队”的队列,类似我们尽量将5人组队匹配给5人组队。
Q:我20级了,然后我被匹配到了一些10级的和一些29级的,怎么回事?
A:当不同等级的玩家组队,我们会使用他们的平均等级来作为匹配的参考。等级并不是匹配系统的主导参数——匹配系统通常是使用实力来匹配——但是我们也会尽量将等级相近的玩家匹配到一起。在预先组队的情况下,我们没法替玩家选择,所以我们尽我们所能,使用平均等级。我们会在这个计算系统里把30级的玩家看作36级,所以我们通常能让中等级玩家的游戏没有30级玩家,然而有时候呢,29级玩家能插进来。
posted on 2012-11-09 14:20
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