我正在寻找一款适合2-2型游戏的优秀游戏排名算法(2名玩家对2名玩家)。多人游戏排名系统
我的互联网搜索导致了TrueSkill(微软)和一个更加未知的Ree(rankade)。但TrueSkill似乎已经获得专利,我不确定Ree。既然可能我的项目变得商业化,我正在寻找一种我可以使用的算法。我是否明白,如果我们重新实现TrueSkill算法,商业项目也不允许使用TrueSkill算法?
你知道可以使用哪些替代方法?如果在2-2场比赛中能够很好地使用(但也应该可以在1-1场比赛中使用),我可以完成更复杂的比赛。目前我们正在使用Elo系统,这对于2-2场比赛来说效果不佳。
编辑:一个视图说明了为什么我认为我目前的Elo系统在2-2场比赛中表现不佳:目前我确定了每支球队的平均elo数,然后根据正常值计算elo赢/ elo损失elo配方,就好像它是两个平均elos的1-1比赛。然后一支球队的双方球员赢得相同数量的elo或者失去相同数量的elo(我现在对所有球员使用相同的K因子系数)。这样做的结果是,如果两个玩家一起玩几乎所有的游戏,然后与另一个玩家玩,那么系统就不能真正知道个人玩家有多好。特别是如果这支球队的一名球员非常强大,而另一名球员不那么强大,他们将完全错误的埃洛等级,这需要时间来纠正。
此外,如果当前评分过高的玩家与同一伙伴玩过很多游戏,则该伙伴最终会被低估,被高估的合作伙伴将保持高估。
所以我所有的问题都是,如果两个玩家一起玩很多游戏,并且需要很长时间来调整自己的评分,那么他们通常无法区分这两个玩家。因此,我们在系统中总是会有很多被高估或被低估的球员,因此如果与新合作伙伴一起玩这个新合作伙伴将会“辜负”他的合作伙伴过度评估或者将获得他的合作伙伴的低估,这又会导致过高或低估的合作伙伴。因此,如果球员经常混合,那么该系统就能很好地工作,这样就可以计算出每个人的好评。但实际上,他们大部分时间都是与同一个合作伙伴一起玩,有时候会改变他们的合作伙伴。
相关:https://stackoverflow.com/questions/3079041/player-rating-for-game-with-random-teams – user3080953
你看过一个ELO评级系统(谷歌它)吗?这是一款非常常见的基于团队的游戏评分系统。 –
这个问题似乎有点基于意见,广泛和/或不明确。 – Dukeling