IEM ELO赛制简要介绍

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ELO Rating System 是当今对弈水平评估的公认权威规则,已被广泛应于国际象棋、围棋、足球和篮球等体育运动以及游戏中。例如星际争霸天梯排行,魔兽世界竞技场,Dota天梯系统,LOL匹配等游戏的竞技比赛系统中。ELO是一套较为完善的评分规则和机制,比较适合对竞技类游戏的选手的技术等级进行评估,用以计量个体在对决类比赛中相对技能的算法系统,对于游戏而言,需要让每场游戏尽可能的接近公平,创造双方势均力敌的竞赛环境。它最初由美国物理学教授 Arpad Elo 创立,故命名为埃罗排名。

一、ELO Rating System模型思路

1.假设每个玩家每盘游戏中的表现是一个正态分布的随机变量,尽管选手在不同的游戏中发挥可能差异很大,但每位选手在一段时间内表现的平均值变化很小,ELO系统用随机变量的平均值来代表选手的真正水平。

2.ELO系统用胜平负来评价选手在某一场游戏中的表现,赢就代表这场发挥比对手好,反之就是不好,因此会用赢加分,输扣分,平不得分来进行评分。

二、积分计算公式

Ra:A玩家当前的Rating

Rb:B玩家当前的Rating

Sa:实际胜负值,胜=1,平=0.5,负=0

Ea:预期A选手的胜负值,Ea=1/(1+10^[(Rb-Ra)/400])

Eb:预期B选手的胜负值,Eb=1/(1+10^[(Ra-Rb)/400])

因为E值也为预估,则Ea+ Eb=1

R’a=Ra+K(Sa-Ea)

R’a:A玩家进行了一场比赛之后的Rating

K:K值是一个极限值,代表理论上最多可以赢一个玩家的得分和失分,K/2就是相同rating的玩家其中一方胜利后所得的分数。

国际象棋大师赛中,K=16;在大部分的游戏规则中,K=32。通常水平越高的比赛中其K值越小,这样做是为了避免少数的几场比赛就能改变高端顶尖玩家的排名。

三、实例说明

若当前A玩家rating为1500,B玩家rating为1600

预估A玩家的胜负值Ea = 1/(1+10^[(1600-1500)/400])≈0.36

预估B玩家的胜负值Eb = 1-Ea = 1-0.36 = 0.64

假设A玩家获胜,实际胜负值为Sa = 1

A玩家最终得分为 R’a = 1500 + 32*(1-0.36) = 1500+20.5 = 1520,A玩家赢20分,B玩家输20分。

假设B玩家获胜,实际胜负值为Sa = 1

B队最终得分为 R’b = 1600 + 32*(1-0.64) = 1600 + 11.52 = 1612,B玩家赢12分,A玩家输12分。

PS:^符号代表次方运算。

以上来源于网络

4.IEM的改进

在这次比赛中,IEM同样融入了在IEM芝加哥中出现的”Player-Selected Seeding”,就是让参赛队伍相互评价,谁的Seed高谁的Seed低,这同时也决定了各队ELO的基础分,而这个”Player-Selected Seeding”将从第一轮就开始干预,这可以说是比FACEIT的BUCHHOLZ更近一步了。但对于其余赛事主办方来说真正的“完美赛制”或许还没出现…

而其余的改变,如所有决定出现或者淘汰的比赛(X-2/2-X)都将采用BO3来决定胜负,这对于TYLOO来说可能是个优势吧.

XYPeng

CSGO IS LIFE~

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