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lol是如何匹配的

发布时间: 2022-01-19 21:11:51

Ⅰ 英雄联盟匹配是怎么匹配队友的

这个问题其实还是比较的多见的,很多的玩家明明一个英雄玩的很厉害,但是自己就是会在玩的比较强的时候,自己往往就是连胜很多局,之后有总是失败多局,这个感觉就是游戏的设定一样,因为超过几百场次的英雄,基本上都是处于百分之五十左右的胜率。对于这样的现象我们是不能有所控制的,因为至今为止也没有人去揭开英雄联盟里面的匹配的真相,很多的人都不清楚这样的问题,就是觉得自己的胜率是一直被降低的。

至于很多的玩家说胜率就是一定固定的话,其实也不是这样的,因为高端局的王者来玩低端局的一个账号的话,那么他的胜率是一直不断的增加的,而且很难落后,就像之前的TGP寡妇封神一样,就是赤裸裸的炒作,一个好几个赛季的钻石大神,为了直播去玩小号,每局都是玩寡妇,而且不给就秒,所以就有了连胜106场的战绩,胜率百分之百,但是他是以一个钻石的水平来玩的,这个是我们很多的玩家所做不到的,打小号,难度降低的很多,所以才能将胜率提高,一般情况还是会因为自己的实力调整的。

Ⅱ LOL英雄联盟匹配系统是怎样匹配的呢

导语:本文为您解说lol英雄联盟的匹配系统
最基本的概念就是,系统逐渐来评估出你是一个水平多强的玩家,然后试图配对一个水平和你一样的玩家来让你和他比赛。系统尽量让相同水平玩家之间的竞赛变得如同抛掷硬币一样公平。
系统会着重考虑以下细节,按照顺序排列:
1、保护新手,防止他们被高手欺负。
2、保证公平,并开展有竞技性的比赛。
3、最后才是寻找可用的比赛。你等的时间越长,前两点的重要性就越小。了解更多关于英雄联盟
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Ⅲ LOL匹配模式是如何匹配的

主要看的是胜率,尽量把胜率相近的人扔在一起……匹配耗费的时间越长,搜索的范围越广,所以等待越久表示这局比赛越不靠谱
如果你是队排,会默认排给你们稍微强一些的对手

Ⅳ LOL匹配模式 官方是怎么匹配的

1 Normal 和 Rank的匹配机制是完全相同的。唯一的不同在于进入门槛。因为Rank中所有人都小心翼翼并且竭尽全力,所以相应的给人感觉上Rank更加靠谱

2 匹配的机制是在一个扫描周期内寻找所有排队中的玩家,并将它们互相匹配。并且有一个许可范围,例如正负20分。随着扫描周期的延长,这个值也会越来越大。匹配机制的优先级是“一场好局”最高, “一场对局” 最低

3 5人黑必定面对5人黑(在加权ELO总分相近的情况下),然后会开始扩大总分范围,最后在若干个扫描周期内恰好没有5人黑,则会开始进行4+1,3+2之类的匹配

4 5黑 > 4+1 > 3+2 > 3+1+1 > 2+1+1+1 > 5单 一般后两种情况不太会出现

5 5黑有加权值,在5黑VS4+1的情况下,5黑的elo总和是5000,对面4+1的elo总和将会是5400(仅仅举个例子),因为系统默认5黑是有更好的合作和沟通能力

6 任何新号虐菜的行为将导致elo飙升,因为系统认为你处在一个错误的elo上,需要尽快改回

7 大部分时候某个队友非常菜,他可能是你另一个队友的朋友而premade,也就是抱大腿的那个人。。。而他被骂的时候,他的同伴也不会出面解释什么,所以给你感觉好像是硬塞了一个菜鸟(除非是你4黑,确实可能单塞一个菜鸟。。。)

8 对于50%的分析,太正确了,那不是系统的目的,而是系统最优化的结果。

9 normal中不显示玩家的elo和胜负总数,只是希望玩家轻松娱乐。特别是elohell的问题,公布elo会让大部分休闲玩家感到未来一片黑暗。

请问如何解释连胜之后匹配的队友越来越低能呢?

1 一般来说50-100局以后的统计数据都是准确的。如果头上10-20局确实什么都可能发生。

2 如果进入正确统计区以后依然发生这个问题,那么我能给出的解释是下面这些:

2.1 队友的组成。你方是4,还是3,还是2,还是1。4的话的确有可能塞一个菜鸟过来,但是和对方的总分(并非算术总分)是相同的。3和2的话可能是另一群队友中可能带了一个菜鸟,但是人家是朋友,所以不能分割开(就像你带了一个菜鸟玩的时候,他可能会给其他队友带来同样的印象,他们也会觉得匹配系统不公正。但是那个不公正是玩家带来的,不是系统带来的。)系统依然在最大程序下维持着一场50%的比赛。

2.2 当时空闲状况下的玩家总数。例如,你们这边X黑,而系统中只有XX个空闲的单人,离你们分值最接近的那个人也要差200分,这时候,系统会等一下,然是如果1-2分钟内没有出现更好的结果,系统将会开始匹配。

2.3 是否选择了顺手的英雄

3 另外对于匹配系统的误解是人的感情因素。人类很少记得胜利的愉悦,但是会牢记痛苦的过程。例如,一场胜利带给你的快乐,是低于一场失败带给的挫折的。同样,你对于杀了一个人头并没有兴高采烈,但是你会为一次被gank而咬牙切齿好多秒。所以,就算系统是完美的50%机制,大部分玩家只会记得失败的50%中的各种理由(系统塞了个菜鸟,白痴队友,阵容不好,配合生疏,对手太强),因为玩家都不会觉得是自身的问题,而会推脱给其他事物。而不会去记住胜利的50%中的各种理由(这边有个大腿,队友给力,阵容好,配合好,对手菜),而只是记得自己发挥勇猛,率领队友走向了胜利。

4 一般来说,胜率55%以上的玩家属于高手,60%属于很厉害的人,65%以上就是高玩了。当然,这样的玩家必须玩过上千局,单solo和黑个半,以rank为主。

关于今天又被路人坑了的总结:

1 一个不靠谱的队友不是系统塞给你的,而是另一个玩家带来的。反问一下你作为一个大腿,带着一个不会打的兄弟去打匹配。然后你兄弟发挥失常,一路被骂到底。你碍着面子自然不会出面去说什么他是我兄弟,大家照顾他一下之类的话。于是你队友就觉得是一个菜鸟单排了(其实是你带进去的)。输了以后你队友就来论坛发帖了。。。这让匹配系统情何以堪。

2 抱大腿只会遵从大腿的ELO值,所以在上面的情况下,那个不会打的兄弟自然要面对你这样等级的对手。同理,这也是为了尽快开始比赛,避免过长等待时间。(如果你问为什么高手+菜鸟是碰高手,我可以说如果是平均值会造成更大的不公平,以及更多不平衡情况的发生。例如,4黑会故意带一个极低极低的小号,以此骗取平均分的降低。也就是菜鸟将成为一种获胜的资源。)

3 5黑V5黑,出现5黑V4+1的情况可以小到忽略不计。

Ⅳ 英雄联盟 是怎么匹配的 根据的什么

首先,系统将你放进适当的匹配池里——根据游戏模式(匹配模式、排位solo/双人、排位5人、其他模式等等)
然后,系统会尝试将匹配池里的人分到更细的匹配池里——5人组队 VS 5人组队,低等级新手 vs 其他一些低等级新手,如此这般。
当你在匹配池中,系统会开始尝试找到合适的配对,目标是撮合一个双方获胜机会都为50%的游戏。
第1步:确定你的实力:
*如果你是solo,就直接使用你的个人匹配分(也就是elo值,匹配模式和排位赛有不同的匹配分)
*如果你是预先组队的,你的匹配分是你队伍的平均分,并且会根据你组队的规模稍微提高一些,这样才能保证你匹配到更强的对手来抵消你组队的优势。我和一个计算机生物学的博士(Computational Biology Ph.D)通过研究成百上千的游戏结果,计算出了预先组队到底有多大的优势。我们还在幕后做了一些其他调整,比如新手和高玩组队,比如某地图上蓝队和紫队的玩家哪个更有优势,诸如此类。
第2步:确定你合适的对手:
*首先,系统会基于你的elo值,给你匹配跟你非常相近的玩家。最终,系统会放宽匹配的条件,给你一些不是那么完美的匹配,因为你肯定也不想永远匹配不到人。
*新手会得到一些特殊的保护,通常新手只会匹配到其他新手(在成熟的服务器里,这个比例达到了99%+。除非这个新手和一个高级玩家朋友预先组队)
第3步:确定匹配:
*最终,系统会匹配10个大体上同水平、同等级的玩家,促成一个游戏。
*系统会尝试平衡这个队伍,尽量使双方的获胜机会都为50%。在绝大多数时间,误差会在3%之内——类似50/50,49/51,48/52。实际上的获胜机会会有一点点差别(会在Q&A里面回答这个问题),但是我们的研究标明,在绝大多
数情况下,这实际上是一个非常精确的预测。
长期来讲,我的匹配分(Elo值)是如何被测量的?
我们使用了一个修改过的ELO系统。ELO系统的基本要点通过使用数学比较两个人的积分,来预测两人的比赛结果——类似“A和B比赛数局,A会赢掉75%的局”。
然后,比赛结果出来了。如果你赢了,你会加分,如果你输了,你会被扣分。如果你是“出人意料”的赢了(系统认为你输的可能性更大),你会赢得更多的分数。额外的,如果你是一个新玩家,你会加分减分更快,以便于你可以快速的进入到你的水平等级。长期来看,这意味着好的玩家会得到高的匹配分,因为他们总是超过系统的预期,他们会不断加分直到系统可以正确的预测他们的胜率。
我们修改这个系统给团队比赛使用,基本概念是:基于该团队的所有玩家,得到一个团队ELO值。如果你的队伍胜利,系统会假设该队伍的所有玩家都要比系统猜测的“更强”,并且加分。虽然有一些问题,但是总体上来讲是有效的,特别是玩家预先组队的时候。
举例,本人在北美的服务器上有2000的普通匹配模式elo。如果我建一个小号,就算没有天赋和符文,我打到8级的时候就已经有1800elo了。这个系统并不完美,但是确实能够让玩家快速的接近自己水平所在的位置。
当你才开始玩的时候,我们也对ELO做一些微调,让你更快的进入你水平所在的位置。
*我们有大量的,有优先级的方法来鉴定一个玩家,相比一个标准的新玩家是否更有技巧,更猛。如果发现是的,我们会在幕后提高他的elo一个档次。
*我们同样也会分辨真的菜鸟新手。
*提升等级也会极大的提高你的elo值。这个也将帮助系统将30级满级的召唤师和低等级的召唤师区分开来

把10连胜的你和4个挂机比匹配在一起而对面却都是会玩的,这是因为你的elo在计算的时候明显比对面5个玩家高出一大截,所以才会把4个坑货和你匹配在一起叫你拯救这四个坑货,而如果你做不到,那么就说明你的战斗力存在虚高,也许是你经常抱大腿而导致的虚假胜率过高,也许是因为你的战斗场次太高,更也许是经常殴打小朋友而导致你自信心过剩。

Ⅵ 英雄联盟匹配系统是怎样匹配的匹配系统规则介绍

你运气不好连跪,系统就会认定你实力较差,会给你这边配一些胜率较高或者段位较高的人,反之你一直赢,就算碰到大师王者也是有可能的,我原来和盆友开小号打匹配在连续赢了13把之后,遇到个大师带两黄金(带妹车队),最后疯狂针对那个大师,艰难取胜。兄弟你要知道我们那时还没满30级(公平吗?)。当然这个匹配机制没有绝对的公平可言,以上个人意见经供参考,帮到你了望采纳

Ⅶ Lol匹配是怎么分配啊

《League of Legends》之中在单人和多人组队黑店匹配模式系统将为您分配实力相当的对手进行战斗。采用的是一种叫ELO RANK的数学排位方式。
基本上来说,赢了会加分,输了则会扣分。而前500强也是根据ELO rank 来排名的
每次匹配系统会根据你的队伍平均ELO RANK来进行分配队伍。最后组成2只ELO RANK相近的进行比赛。
系统开始会根据ELO RANK,为你选择一只你的胜率在50%的队伍作为你的对手。但是你等的越久,系统会降低这个要求。
根据系统的统计,一般系统为你选择队伍,你的胜率范围在45%-55%之间。

Ⅷ LOL的匹配到底是怎么匹配的。

EIO值简单一点,比如你3连胜那么你下一局有可能遇到坑爹队员或对面有大神,再比如你3连败那么你下一次一般会遇到给力队员或对面有坑爹队员,总之想要连胜每天就来一局拿首胜或者你对自己的技术有信心。网一ID听丶一季忧伤

Ⅸ 英雄联盟怎么匹配

英雄联盟很适合你首先,lol(英雄联盟)取消了反补设置,没有了树林的设置,降低对新手的难度,独创性加入草丛,使得趣味和对抗性增强其次,匹配系统保护新手

Ⅹ 英雄联盟是匹配机制是什么

匹配系统的目的如下,优先级从高到低:
1、保护新手不被有经验的玩家虐;让高手局中没有新手。
2、创造竞技和公平的游戏对局,使玩家的游戏乐趣最大化。
3、无需等待太久就能找到对手进入游戏。
匹配系统尽其所能的匹配水平接近的玩家,玩家的水平是来自他们在此之前赢了谁以及他们对手的水平。当你战胜对手,系统会认为你更强,当你输给对手,系统会认为你更弱。
虽然这对于某一局游戏并不是那么的公平,但是长期来看,对于多局游戏是相当的公平:因为好的玩家总会对游戏结果造成正面的、积极的影响。
我们使用了这样一个方法测试:给水平高的玩家一个新帐号,然后看他们游戏数局后的结果。我们通过大量的测试来证明了我们的想法。
并且,匹配系统知道预先组队的玩家有一些优势,如果你是预先组队,会给你一些更强的玩家。
我们用一些非常巧妙的数学方法来解决预先组队的玩家VSsolo玩家的匹配公平问题。我甚至让两个数学博士来验证,他们都说给力!
匹配是怎么完成的?
首先,系统将你放进适当的匹配池里——根据游戏模式(匹配模式、排位solo/双人、排位5人、其他模式等等)
然后,系统会尝试将匹配池里的人分到更细的匹配池里——5人组队VS5人组队,低等级新手vs其他一些低等级新手,如此这般。
当你在匹配池中,系统会开始尝试找到合适的配对,目标是撮合一个双方获胜机会都为50%的游戏。
第1步确定你的实力:
1、如果你是solo,就直接使用你的个人匹配分(也就是elo值,匹配模式和排位赛有不同的匹配分)
2、如果你是预先组队的,你的匹配分是你队伍的平均分,并且会根据你组队的规模稍微提高一些,这样才能保证你匹配到更强的对手来抵消你组队的优势。
我和一个计算机生物学的博士(ComputationalBiologyPh.D)通过研究成百上千的游戏结果,计算出了预先组队到底有多大的优势。
我们还在幕后做了一些其他调整,比如新手和高玩组队,比如某地图上蓝队和紫队的玩家哪个更有优势,诸如此类。
第2步确定你合适的对手:
1、首先,系统会基于你的elo值,给你匹配跟你非常相近的玩家。最终,系统会放宽匹配的条件,给你一些不是那么完美的匹配,因为你肯定也不想永远匹配不到人。
2、新手会得到一些特殊的保护,通常新手只会匹配到其他新手(在成熟的服务器里,这个比例达到了99%+。除非这个新手和一个高级玩家朋友预先组队)
第3步确定匹配:
1、最终,系统会匹配10个大体上同水平、同等级的玩家,促成一个游戏。
2、系统会尝试平衡这个队伍,尽量使双方的获胜机会都为50%。在绝大多数时间,误差会在3%之内——类似50/50,49/51,48/52。
实际上的获胜机会会有一点点差别(会在Q&A里面回答这个问题),但是我们的研究标明,在绝大多数情况下,这实际上是一个非常精确的预测。
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