游戏匹配机制介绍（天梯匹配, elo, trueskill, 排名... ）

[cqcn1991]

即 dota, lol, 王者荣耀中的匹配、排名机制

因为对这方面比较好奇，但国内没看到什么好的介绍，因此整理一下，原文也见于 https://www.douban.com/note/773629799/

一、资料推荐

• ELO 与 MS trueskill 的介绍 https://www.youtube.com/watch?v=VnOVLBbYlU0

• MS 实践介绍 https://www.youtube.com/watch?v=-pglxege-gU

• MS 匹配效果相关数据分析 (2020) https://www.youtube.com/watch?v=0FoG4Jtpebs

• MS truematch 匹配系统介绍 (2020) https://www.youtube.com/watch?v=Q8BX0nXfPjY

推荐先看前 2 个做大致的了解，MS 应该是业内少数有公开成果、公开分享的公司了，然后可以看后 2 个更细致的实践介绍，也比较新。演讲人 Josh Menke 也是业内大佬，经验丰富

二、系统组成

• skill system: 用来判断玩家的水平如何

• matchmaking system: 完成游戏的匹配. 在当前延迟、地区玩家数, 匹配实践等限制条件下做出最有匹配

• ranking system: 外显的排名、积分机制. 不一定和 skill system 相同. 因为有时希望给用户一些"progression", 而不单单是胜率. 一些竞技性不是特别强的游戏尤其如此

三、业内最佳实践

业内目前最佳的实践是 ms 的 trueskill 2 ( https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/trueskill-2-improved-bayesian-skill-rating-system/)

• 传统的 elo 算法的收敛速度很慢（即需要很多场比赛才能判断玩家水平）; ms trueskill 在上面做了改进，大大加快了收敛速度

• trueskill 2 是对 trueskill 的改进. ts 1 和 elo 只考虑胜负局, ts 2 在此基础上考虑了更多因素，比如 kd 数，组队开黑情况等. 预测准确率从原来的 52%上升到了 68%

• 这些 skill system 本质上还是以胜负局数据为基础，估算玩家的胜率 (换句话来说，如果能套用胜负的概念，就可以用上这套系统)