elo机制什么意思(elo机制)

时间:2023-11-04 15:23:12 来源:网友上传 编辑:凉话刺骨

《王者荣耀》中阻止你上分的机制——ELO值的发展与演化

《王者荣耀》作为当下最火热的MOBA手游可谓话题不断,也正是由于其“全民游戏”的特性才让玩家群体参差不齐,因此许多玩家都会发现在日常排位当中,除了依靠大家可见的段位来匹配对手,还会有隐藏分值进行计算,匹配到最适合自己的对手,而这个隐藏分也被玩家称为ELO值。那么今天我们就来谈一谈ELO值的起源与发展。

何为ELO值以及ELO值在电竞领域的表现

ELO分也叫埃洛分,最早是由埃洛教授发明并应用于国际象棋的比赛中,作为国际象棋等级分而存在,而这也是埃洛教授在国际象棋领域最大的成就。

在埃洛的等级分系统之前,世界上有许多类似系统,有些是数字式的,有些则采用其它的方式。比如:在二十世纪三十年代,美国通信国际象棋联盟就有自己的等级分系统;而在欧洲,INGO系统则非常流行;美国国际象棋协会也有一套由肯尼斯.哈克尼斯发明的等级分系统。

而埃洛则提供了一套全新的系统。它具有一些直观特性如:1500分表示一名普通棋手,2000分表示一名俱乐部强手,2500分则代表一名国际特级大师级棋手。该系统是一个以统计学基础进行设计的,是经过了大量数据的分析对比而得来的,因此埃洛分在竞技体育领域有着划时代的意义。埃洛教授的这套系统除了应用于国际象棋之外还广泛应用于高尔夫球、保龄球、乒乓球等其它体育运动之中。

延伸到了电竞领域,ELO值更多的表现为天梯分数,简单说也就是青铜与青铜匹配、白银与白银匹配,谁赢了谁晋级输的要继续在对应段位进行磨炼,其中谁打的好谁就能越快晋级。“天梯分”最初的目的也正是保护新手不被有经验的玩家虐,让高手局中没有新手,为玩家创造竞技公平的游戏对局,使玩家的游戏乐趣得以最大化。

但久而久之,许多游戏厂商发现“天梯分”并不能合理的表现一个玩家的真实水平,并且一些天梯分的计算方式甚至滋生了一批“毒瘤”,其中最具代表性的便是一些国内DOTA平台,天梯分的计算与KD比直接挂钩,因此当时一些DOTA对战平台的天梯环境并不算多优秀。

ELO值的发展以及游戏中的“50%机制”

正是由于电竞游戏的不断发展,传统的“天梯分”已经很难代表玩家的真实实力,并且由于不计分数的匹配玩法出现,很多不爱好天梯的玩家也缺少了衡量指标,因此“隐藏分”的机制诞生了。

起初一些电竞游戏的隐藏分的计算几乎与天梯分一致,只是不让玩家看到分数涨跌。比如在《LOL》的S2时期faker接受采访时就曾说自己匹配一个小时都匹配不到对手,这就是隐藏分在作怪。

最初和最准确的“ELO算法”核心思想是把期望胜率引入分值计算,最直观的表现是分高的赢了加的少,输了扣的多,反之亦然。而目前的一些竞技游戏例如《王者荣耀》的匹配表现却是让分高的人匹配到分低的队友来平衡全队均值,而这个机制换个熟悉的说法就是我们所谓的“50%系统”。简而言之就是当你连胜过多,排位难度就会不断上升,你的队友水准就会越来越低,于是你的连胜就会被系统匹配更强的对手所终结。

这种设计是导致游戏与玩家之间出现矛盾的最主要原因,虽然这种机制是由ELO算法发展而来的产物,但它跟传统意义上的ELO本身似乎并没有必然联系,这种机制看上去更像一种对玩家无形的控制。

因此关于elo匹配机制的种种问题,不同玩家的看法自然也不一样,比如《使命召唤》系列对战所采用的SBMM机制也有人支持有人反对。那么《王者荣耀》中的隐藏分算法对玩家来说究竟是好是坏呢?

在我看来这种50%机制至少保证了大多数玩家的利益,只能选择牺牲少部分玩家的游戏体验。细心的玩家可能会发现,对于《王者荣耀》来说王者段位玩家越来越多了,一部分原因是由于勇者积分的改进,而另一部分原因便是这种匹配机制的功劳。因此王者荣耀中对于“大神”的概念也从单纯的王者五十星或者百星变成了巅峰赛分数,毕竟巅峰赛要比单纯的排位更容易判断玩家水准。

而这种机制的另一个优势便是让辅助成为了排位赛的热门位置。与以前老一辈MOBA游戏的天梯分看中KD的机制不同,王者更看重的是胜利,而隐藏分虽然看中当局表现却不在明面显示,因此排位“工具人”应运而生,靠让头和先手开团被集火来压低自身的数据换来更强的队友保证连胜,也成为了排位玩法之一。

结语

虽然王者荣耀的这种所谓的ELO机制并不是十全十美,但至少保证了大部分玩家的游戏体验,因此如何设计游戏的匹配算法也一直是各类游戏厂商研究的重点之一。

例如COD的开发商动视暴雪去年就曾研究并提出了“虚拟教练系统”,该系统会通过玩家在游戏内的KD参数、每分钟伤害、移动覆盖面积、移动速度等参数得出数据,随后对这些数据进行分析并确定玩家一个或多个特征,比如在一些场景下的反应、做出的策略变化、武器的使用等,这也意味着该系统会追踪玩家的多项数据指标,而不仅仅用KD比来衡量玩家的水平。

传统的ELO是以统计学为基础,考虑了大量的变量以及反复的验证而得出的,而新兴的电子竞技则与传统体育差距过大,因此开发商关于如何设计游戏的匹配机制还依然有很长的路要走。

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