dota2守望先锋匹配机制制是什么样的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-13 23:34 标签： 王者荣耀排位匹配机制
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DOTA2匹配机制详解 DOTA2匹配规则官方解答
　　那组队匹配又如何？　　谈到组队匹配（开黑），情况就更复杂了。黑店里的玩家之间水平和局数的差距一般都很大。为了能够更好地对上述的第二点和第三点进行衡量，匹配系统会算出每个黑店水平和局数的综合分数，这分数只在匹配黑店时使用。一般来说，一个玩家单独匹配到了水平参差不齐的黑店，那他的水平与黑店平均水平肯定非常接近。如果您发现比赛中有一名玩家的水平明显不如其他人，那很有可能他是和其他人开黑。　　另外，玩家开黑时他们的整体表现相比同等水平但是互不相识的玩家要高出不少。这是通过两种方法得出的结论。第一，对于玩家单独匹配和开黑匹配，我们记录的是两组独立的数据。第二，我们在比赛结束后会根据黑店中玩家的数量和他们在比赛中的发挥对匹配积分进行结算。　　下面的示例来自今天的比赛，可以对上述的两种方法进行示范。（队伍编号相同代表处于相同队伍中） 　　可以看出，经过调整后的匹配积分数值，平均为2700。使用经过调整的积分后，单独匹配的玩家将会安插在黑店玩家之间；而且，匹配积分的跨度较小（队伍F）容易与跨度较大（队伍D）的队伍匹配到一起。当然，因为队伍D的积分跨度较大，积分的调整幅度也比较大。而队伍F，其中的玩家水平更为平均，调整幅度较小。上述调整是使用了数据工具来实现（详情下面会描述），不过需要说明的一点是，与水平高出很多的玩家开黑后水平的提升速度相比与水平接近的玩家开黑会快很多。　　DOTA2匹配规则-根据数据设计匹配系统　　如何确认匹配是否成功是非常困难的。玩家对于匹配质量的判定，跟他们最近的获胜率有密切相关。这点连Dota 2项目组的成员也不例外！为了避免情绪上,或者小范围的数据采样让我们误认为&匹配系统效果很好；最近我一直在赢&，我们尽量客观地使用数据来做各种游戏设计方面的决定。幸运的是,我们收集了大量的数据。打个比方，对于如何得出玩家开黑的发挥会比单排好这样的结论，您肯定很好奇我们是如何决定会去对有效的匹配积分进行调整的。我们使用的是一款叫逻辑回归的数据工具，可以创建方程对比赛获胜的几率进行计算。方程中有若干系数，决定了如何对黑店里玩家的积分进行调整。然后我们使用数值处理技巧得出方程中系数的数值，从而能够较为准确地预计比赛结果。　　接下来另一个数据帮助我们设计匹配过程的示例是帮助我们决定比赛是否&够质量&，是否能被玩家接受，以及是否能让您一直希望匹配到更好的比赛。为了协调上述的评判标准，我们开始对比赛质量进行衡量。匹配系统的终极目标是为玩家带来快乐，所以我们使用了若干项数据对比赛质量进行衡量。其中的一项是基于双方团队金钱差的局势平衡值（Balance）。准确地说，是时间对金钱差异的积分，从上一次游戏中双方金钱差为0开始计算。这在金钱差异的面板上能够很直观地表现。找到差异曲线变为0的时间点，再测出曲线与纵轴形成的面积。一般来说，这块面积越小，两方赢得比赛的几率就越接近。 　　尽管比赛中夜魇方达到过1万的经济领先，但是天辉扭转了局势，经济实现了反超。尽管双方队伍都实现过巨大的经济领先情况，但是经过我们对局势平衡值的计算，我们判定这场比赛势均力敌。　　有了这项数据后，我们可以试验来优化等待时间。我们对评定标准进行调整，然后通过计算出比赛中局势平衡值的结果来观察这对比赛的质量有什么影响。如果其中对某些比赛的结果进行了误判（判定为势均力敌实际是碾压到底），这并不重要，我们关注的只是做出改动后的综合变化。　　结语　　我们希望您在读完这篇博文后能大致了解匹配系统的工作机制，还有我们评定成功的标准以及设计匹配系统的过程。就像我们所做的其他大多数工作一样，匹配机制需要不断的进行重新评估。匹配系统永远做不到尽善尽美，而这篇博文中提及的技术细节也反映了当前遇到的问题，在我们找到更好的方法后将会继续进行优化。我们会一直倾听您的反馈，我们也不断致力于让游戏进步。
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