Abstract

У статті розглянуто алгоритми оцінки особистих можливостей / рейтингу гравців, які підходять для багатокористувацьких онлайн-ігор з командами. Проаналізовані популярні алгоритми та запропоновані зміни (для алгоритмів що не підтримують команди), щоб адаптувати їх для роботи з командами з кількох гравців. Зроблено акцент саме на використанні алгоритмів для командних ігор. Алгоритми розглядаються по часу їх створення, так як кожен наступний алгоритм це покращена версія попереднього. Але при цьому кожен із цих алгоритмів використовується в сучасних іграх так як всі вони мають свої переваги. Рейтингові алгоритми в своєму загалі використовують два показники щоб оцінити гравця, рейтинг – це реальний рейтинг гравця котрий змінюється після кожної гри, та сігма – це відхилення від рейтингу яке показує наскільки ми можемо вірити в точність рейтингу, чим менше значення сігма тим точніше рейтинг гравця. Рейтинг змінюється після кожного матча в залежності від результата, якщо виграш то збільшується, в разі програшу то знижується. Сігма ж зменшуватися з кількістю ігор котрі гравець зіграв, тим самим підтверджувати реальний рейтинг гравця, або збільшуватися але з часом, тобто з часом зростає неточність рейтингу гравця. Для урахування рейтингу системою підбору зазвичай зручно мати представлення про рейтинг одним числом, в випадку якщо рейтинг представлено двома числами, тоді його обчислюють як рейтинг – 3* сігма. Таким чином беруть сильно песимістичне представлення про рейтинг гравця. Представлена порівняльна таблиця розглянутих алгоритмів.

Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call