IEM卡托维兹Major的ELO系统解析

2019-08-22 15:54作者：5eplay来源：5eplay

　　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玩家最终得分为 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

　　PS：简单来说就是你打赢评分比你高的队伍你加的分数就多，而你输给评分比你低的队伍你扣分也多。这些分数会成为你后续排名，以及面对的对手的关键。

　　四、IEM卡托维兹的改进

　　在这次比赛中，IEM卡托维兹同样融入了在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。

　　这一次的柏林Major将会继续采用ELO系统，但是TYLOO经理肯迪也在微博中说明了这一次并没有队伍之间互相评分的机制，而是采用了上届Major结束后至这届Major开赛期间的世界排名作为各队的“基础分”。