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lol是如何匹配的

發布時間: 2022-01-19 21:11:51

Ⅰ 英雄聯盟匹配是怎麼匹配隊友的

這個問題其實還是比較的多見的,很多的玩家明明一個英雄玩的很厲害,但是自己就是會在玩的比較強的時候,自己往往就是連勝很多局,之後有總是失敗多局,這個感覺就是游戲的設定一樣,因為超過幾百場次的英雄,基本上都是處於百分之五十左右的勝率。對於這樣的現象我們是不能有所控制的,因為至今為止也沒有人去揭開英雄聯盟裡面的匹配的真相,很多的人都不清楚這樣的問題,就是覺得自己的勝率是一直被降低的。

至於很多的玩家說勝率就是一定固定的話,其實也不是這樣的,因為高端局的王者來玩低端局的一個賬號的話,那麼他的勝率是一直不斷的增加的,而且很難落後,就像之前的TGP寡婦封神一樣,就是赤裸裸的炒作,一個好幾個賽季的鑽石大神,為了直播去玩小號,每局都是玩寡婦,而且不給就秒,所以就有了連勝106場的戰績,勝率百分之百,但是他是以一個鑽石的水平來玩的,這個是我們很多的玩家所做不到的,打小號,難度降低的很多,所以才能將勝率提高,一般情況還是會因為自己的實力調整的。

Ⅱ LOL英雄聯盟匹配系統是怎樣匹配的呢

導語:本文為您解說lol英雄聯盟的匹配系統
最基本的概念就是,系統逐漸來評估出你是一個水平多強的玩家,然後試圖配對一個水平和你一樣的玩家來讓你和他比賽。系統盡量讓相同水平玩家之間的競賽變得如同拋擲硬幣一樣公平。
系統會著重考慮以下細節,按照順序排列:
1、保護新手,防止他們被高手欺負。
2、保證公平,並開展有競技性的比賽。
3、最後才是尋找可用的比賽。你等的時間越長,前兩點的重要性就越小。了解更多關於英雄聯盟
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Ⅲ LOL匹配模式是如何匹配的

主要看的是勝率,盡量把勝率相近的人扔在一起……匹配耗費的時間越長,搜索的范圍越廣,所以等待越久表示這局比賽越不靠譜
如果你是隊排,會默認排給你們稍微強一些的對手

Ⅳ LOL匹配模式 官方是怎麼匹配的

1 Normal 和 Rank的匹配機制是完全相同的。唯一的不同在於進入門檻。因為Rank中所有人都小心翼翼並且竭盡全力,所以相應的給人感覺上Rank更加靠譜

2 匹配的機制是在一個掃描周期內尋找所有排隊中的玩家,並將它們互相匹配。並且有一個許可范圍,例如正負20分。隨著掃描周期的延長,這個值也會越來越大。匹配機制的優先順序是「一場好局」最高, 「一場對局」 最低

3 5人黑必定面對5人黑(在加權ELO總分相近的情況下),然後會開始擴大總分范圍,最後在若干個掃描周期內恰好沒有5人黑,則會開始進行4+1,3+2之類的匹配

4 5黑 > 4+1 > 3+2 > 3+1+1 > 2+1+1+1 > 5單 一般後兩種情況不太會出現

5 5黑有加權值,在5黑VS4+1的情況下,5黑的elo總和是5000,對面4+1的elo總和將會是5400(僅僅舉個例子),因為系統默認5黑是有更好的合作和溝通能力

6 任何新號虐菜的行為將導致elo飆升,因為系統認為你處在一個錯誤的elo上,需要盡快改回

7 大部分時候某個隊友非常菜,他可能是你另一個隊友的朋友而premade,也就是抱大腿的那個人。。。而他被罵的時候,他的同伴也不會出面解釋什麼,所以給你感覺好像是硬塞了一個菜鳥(除非是你4黑,確實可能單塞一個菜鳥。。。)

8 對於50%的分析,太正確了,那不是系統的目的,而是系統最優化的結果。

9 normal中不顯示玩家的elo和勝負總數,只是希望玩家輕松娛樂。特別是elohell的問題,公布elo會讓大部分休閑玩家感到未來一片黑暗。

請問如何解釋連勝之後匹配的隊友越來越低能呢?

1 一般來說50-100局以後的統計數據都是准確的。如果頭上10-20局確實什麼都可能發生。

2 如果進入正確統計區以後依然發生這個問題,那麼我能給出的解釋是下面這些:

2.1 隊友的組成。你方是4,還是3,還是2,還是1。4的話的確有可能塞一個菜鳥過來,但是和對方的總分(並非算術總分)是相同的。3和2的話可能是另一群隊友中可能帶了一個菜鳥,但是人家是朋友,所以不能分割開(就像你帶了一個菜鳥玩的時候,他可能會給其他隊友帶來同樣的印象,他們也會覺得匹配系統不公正。但是那個不公正是玩家帶來的,不是系統帶來的。)系統依然在最大程序下維持著一場50%的比賽。

2.2 當時空閑狀況下的玩家總數。例如,你們這邊X黑,而系統中只有XX個空閑的單人,離你們分值最接近的那個人也要差200分,這時候,系統會等一下,然是如果1-2分鍾內沒有出現更好的結果,系統將會開始匹配。

2.3 是否選擇了順手的英雄

3 另外對於匹配系統的誤解是人的感情因素。人類很少記得勝利的愉悅,但是會牢記痛苦的過程。例如,一場勝利帶給你的快樂,是低於一場失敗帶給的挫折的。同樣,你對於殺了一個人頭並沒有興高采烈,但是你會為一次被gank而咬牙切齒好多秒。所以,就算系統是完美的50%機制,大部分玩家只會記得失敗的50%中的各種理由(系統塞了個菜鳥,白痴隊友,陣容不好,配合生疏,對手太強),因為玩家都不會覺得是自身的問題,而會推脫給其他事物。而不會去記住勝利的50%中的各種理由(這邊有個大腿,隊友給力,陣容好,配合好,對手菜),而只是記得自己發揮勇猛,率領隊友走向了勝利。

4 一般來說,勝率55%以上的玩家屬於高手,60%屬於很厲害的人,65%以上就是高玩了。當然,這樣的玩家必須玩過上千局,單solo和黑個半,以rank為主。

關於今天又被路人坑了的總結:

1 一個不靠譜的隊友不是系統塞給你的,而是另一個玩家帶來的。反問一下你作為一個大腿,帶著一個不會打的兄弟去打匹配。然後你兄弟發揮失常,一路被罵到底。你礙著面子自然不會出面去說什麼他是我兄弟,大家照顧他一下之類的話。於是你隊友就覺得是一個菜鳥單排了(其實是你帶進去的)。輸了以後你隊友就來論壇發帖了。。。這讓匹配系統情何以堪。

2 抱大腿只會遵從大腿的ELO值,所以在上面的情況下,那個不會打的兄弟自然要面對你這樣等級的對手。同理,這也是為了盡快開始比賽,避免過長等待時間。(如果你問為什麼高手+菜鳥是碰高手,我可以說如果是平均值會造成更大的不公平,以及更多不平衡情況的發生。例如,4黑會故意帶一個極低極低的小號,以此騙取平均分的降低。也就是菜鳥將成為一種獲勝的資源。)

3 5黑V5黑,出現5黑V4+1的情況可以小到忽略不計。

Ⅳ 英雄聯盟 是怎麼匹配的 根據的什麼

首先,系統將你放進適當的匹配池裡——根據游戲模式(匹配模式、排位solo/雙人、排位5人、其他模式等等)
然後,系統會嘗試將匹配池裡的人分到更細的匹配池裡——5人組隊 VS 5人組隊,低等級新手 vs 其他一些低等級新手,如此這般。
當你在匹配池中,系統會開始嘗試找到合適的配對,目標是撮合一個雙方獲勝機會都為50%的游戲。
第1步:確定你的實力:
*如果你是solo,就直接使用你的個人匹配分(也就是elo值,匹配模式和排位賽有不同的匹配分)
*如果你是預先組隊的,你的匹配分是你隊伍的平均分,並且會根據你組隊的規模稍微提高一些,這樣才能保證你匹配到更強的對手來抵消你組隊的優勢。我和一個計算機生物學的博士(Computational Biology Ph.D)通過研究成百上千的游戲結果,計算出了預先組隊到底有多大的優勢。我們還在幕後做了一些其他調整,比如新手和高玩組隊,比如某地圖上藍隊和紫隊的玩家哪個更有優勢,諸如此類。
第2步:確定你合適的對手:
*首先,系統會基於你的elo值,給你匹配跟你非常相近的玩家。最終,系統會放寬匹配的條件,給你一些不是那麼完美的匹配,因為你肯定也不想永遠匹配不到人。
*新手會得到一些特殊的保護,通常新手只會匹配到其他新手(在成熟的伺服器里,這個比例達到了99%+。除非這個新手和一個高級玩家朋友預先組隊)
第3步:確定匹配:
*最終,系統會匹配10個大體上同水平、同等級的玩家,促成一個游戲。
*系統會嘗試平衡這個隊伍,盡量使雙方的獲勝機會都為50%。在絕大多數時間,誤差會在3%之內——類似50/50,49/51,48/52。實際上的獲勝機會會有一點點差別(會在Q&A裡面回答這個問題),但是我們的研究標明,在絕大多
數情況下,這實際上是一個非常精確的預測。
長期來講,我的匹配分(Elo值)是如何被測量的?
我們使用了一個修改過的ELO系統。ELO系統的基本要點通過使用數學比較兩個人的積分,來預測兩人的比賽結果——類似「A和B比賽數局,A會贏掉75%的局」。
然後,比賽結果出來了。如果你贏了,你會加分,如果你輸了,你會被扣分。如果你是「出人意料」的贏了(系統認為你輸的可能性更大),你會贏得更多的分數。額外的,如果你是一個新玩家,你會加分減分更快,以便於你可以快速的進入到你的水平等級。長期來看,這意味著好的玩家會得到高的匹配分,因為他們總是超過系統的預期,他們會不斷加分直到系統可以正確的預測他們的勝率。
我們修改這個系統給團隊比賽使用,基本概念是:基於該團隊的所有玩家,得到一個團隊ELO值。如果你的隊伍勝利,系統會假設該隊伍的所有玩家都要比系統猜測的「更強」,並且加分。雖然有一些問題,但是總體上來講是有效的,特別是玩家預先組隊的時候。
舉例,本人在北美的伺服器上有2000的普通匹配模式elo。如果我建一個小號,就算沒有天賦和符文,我打到8級的時候就已經有1800elo了。這個系統並不完美,但是確實能夠讓玩家快速的接近自己水平所在的位置。
當你才開始玩的時候,我們也對ELO做一些微調,讓你更快的進入你水平所在的位置。
*我們有大量的,有優先順序的方法來鑒定一個玩家,相比一個標準的新玩家是否更有技巧,更猛。如果發現是的,我們會在幕後提高他的elo一個檔次。
*我們同樣也會分辨真的菜鳥新手。
*提升等級也會極大的提高你的elo值。這個也將幫助系統將30級滿級的召喚師和低等級的召喚師區分開來

把10連勝的你和4個掛機比匹配在一起而對面卻都是會玩的,這是因為你的elo在計算的時候明顯比對面5個玩家高出一大截,所以才會把4個坑貨和你匹配在一起叫你拯救這四個坑貨,而如果你做不到,那麼就說明你的戰鬥力存在虛高,也許是你經常抱大腿而導致的虛假勝率過高,也許是因為你的戰斗場次太高,更也許是經常毆打小朋友而導致你自信心過剩。

Ⅵ 英雄聯盟匹配系統是怎樣匹配的匹配系統規則介紹

你運氣不好連跪,系統就會認定你實力較差,會給你這邊配一些勝率較高或者段位較高的人,反之你一直贏,就算碰到大師王者也是有可能的,我原來和盆友開小號打匹配在連續贏了13把之後,遇到個大師帶兩黃金(帶妹車隊),最後瘋狂針對那個大師,艱難取勝。兄弟你要知道我們那時還沒滿30級(公平嗎?)。當然這個匹配機制沒有絕對的公平可言,以上個人意見經供參考,幫到你瞭望採納

Ⅶ Lol匹配是怎麼分配啊

《League of Legends》之中在單人和多人組隊黑店匹配模式系統將為您分配實力相當的對手進行戰斗。採用的是一種叫ELO RANK的數學排位方式。
基本上來說,贏了會加分,輸了則會扣分。而前500強也是根據ELO rank 來排名的
每次匹配系統會根據你的隊伍平均ELO RANK來進行分配隊伍。最後組成2隻ELO RANK相近的進行比賽。
系統開始會根據ELO RANK,為你選擇一隻你的勝率在50%的隊伍作為你的對手。但是你等的越久,系統會降低這個要求。
根據系統的統計,一般系統為你選擇隊伍,你的勝率范圍在45%-55%之間。

Ⅷ LOL的匹配到底是怎麼匹配的。

EIO值簡單一點,比如你3連勝那麼你下一局有可能遇到坑爹隊員或對面有大神,再比如你3連敗那麼你下一次一般會遇到給力隊員或對面有坑爹隊員,總之想要連勝每天就來一局拿首勝或者你對自己的技術有信心。網一ID聽丶一季憂傷

Ⅸ 英雄聯盟怎麼匹配

英雄聯盟很適合你首先,lol(英雄聯盟)取消了反補設置,沒有了樹林的設置,降低對新手的難度,獨創性加入草叢,使得趣味和對抗性增強其次,匹配系統保護新手

Ⅹ 英雄聯盟是匹配機制是什麼

匹配系統的目的如下,優先順序從高到低:
1、保護新手不被有經驗的玩家虐;讓高手局中沒有新手。
2、創造競技和公平的游戲對局,使玩家的游戲樂趣最大化。
3、無需等待太久就能找到對手進入游戲。
匹配系統盡其所能的匹配水平接近的玩家,玩家的水平是來自他們在此之前贏了誰以及他們對手的水平。當你戰勝對手,系統會認為你更強,當你輸給對手,系統會認為你更弱。
雖然這對於某一局游戲並不是那麼的公平,但是長期來看,對於多局游戲是相當的公平:因為好的玩家總會對游戲結果造成正面的、積極的影響。
我們使用了這樣一個方法測試:給水平高的玩家一個新帳號,然後看他們游戲數局後的結果。我們通過大量的測試來證明了我們的想法。
並且,匹配系統知道預先組隊的玩家有一些優勢,如果你是預先組隊,會給你一些更強的玩家。
我們用一些非常巧妙的數學方法來解決預先組隊的玩家VSsolo玩家的匹配公平問題。我甚至讓兩個數學博士來驗證,他們都說給力!
匹配是怎麼完成的?
首先,系統將你放進適當的匹配池裡——根據游戲模式(匹配模式、排位solo/雙人、排位5人、其他模式等等)
然後,系統會嘗試將匹配池裡的人分到更細的匹配池裡——5人組隊VS5人組隊,低等級新手vs其他一些低等級新手,如此這般。
當你在匹配池中,系統會開始嘗試找到合適的配對,目標是撮合一個雙方獲勝機會都為50%的游戲。
第1步確定你的實力:
1、如果你是solo,就直接使用你的個人匹配分(也就是elo值,匹配模式和排位賽有不同的匹配分)
2、如果你是預先組隊的,你的匹配分是你隊伍的平均分,並且會根據你組隊的規模稍微提高一些,這樣才能保證你匹配到更強的對手來抵消你組隊的優勢。
我和一個計算機生物學的博士(ComputationalBiologyPh.D)通過研究成百上千的游戲結果,計算出了預先組隊到底有多大的優勢。
我們還在幕後做了一些其他調整,比如新手和高玩組隊,比如某地圖上藍隊和紫隊的玩家哪個更有優勢,諸如此類。
第2步確定你合適的對手:
1、首先,系統會基於你的elo值,給你匹配跟你非常相近的玩家。最終,系統會放寬匹配的條件,給你一些不是那麼完美的匹配,因為你肯定也不想永遠匹配不到人。
2、新手會得到一些特殊的保護,通常新手只會匹配到其他新手(在成熟的伺服器里,這個比例達到了99%+。除非這個新手和一個高級玩家朋友預先組隊)
第3步確定匹配:
1、最終,系統會匹配10個大體上同水平、同等級的玩家,促成一個游戲。
2、系統會嘗試平衡這個隊伍,盡量使雙方的獲勝機會都為50%。在絕大多數時間,誤差會在3%之內——類似50/50,49/51,48/52。
實際上的獲勝機會會有一點點差別(會在Q&A裡面回答這個問題),但是我們的研究標明,在絕大多數情況下,這實際上是一個非常精確的預測。
望採納

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