「中科院物理所」能让柯洁风光无限，也能逼疯无数上分玩家？，为什么同样一套段位算法( 二 )
当然棋类游戏也有过短暂的线上对弈辉煌时刻 。 那会QQ游戏中的“中国象棋” ， 设置了以“县令”、“总督”、“丞相”等级别为体现的等级分制度 ， 算得上是Elo等级分制度在网络游戏世界的初代应用 。
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当年QQ游戏大厅中国象棋的游戏界面自带“积分计算规则”公示
随着电子竞技游戏网络对战概念的普及 ， 腾讯、浩方、VS、11等对战平台相继崛起 。 游戏是现成的 ， 但所有对战平台都需要面对的问题是“如何帮助玩家匹配到势均力敌的对手” ， 从而保证其游戏体验 。
其中的道理很简单 ， 一个高级棋手跟初学者下棋肯定会觉得索然无味 ， 而对于菜鸟来说频频受虐的遭遇也会直接劝退使其失去兴趣 。
思来想去 ， 一番挖掘 ， Elo等级分制度就此进入了游戏开发者与运营商的视野 。
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电子竞技游戏《Dota2》中的分级制度
Elo等级分制体系中 ， 以前只是一个计算步骤的“胜率期望值”成了运用在电子竞技领域的重中之重——系统运用公式计算寻找出两个胜率期望值均尽量接近50%的玩家或者队伍 ， 自然也就实现了使其势均力敌的需求 。
可以说从11对战平台的天梯名将系统 ， 一直沿袭不断改进到游戏Dota2中的天梯系统 ， 再被英雄联盟等游戏借鉴使用 ， 一直到现在人尽皆知的手机游戏王者荣耀中的段位系统 ， 都是Elo等级分制度在游戏中的运用体现 。
但随之而来的问题是 ， Elo等级分制度在电子竞技领域的运用与体育竞技领域的运用 ， 还是有着极大的差别 。
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乒乓球等体育竞技也有算法排名
首先是人数的区别 ， 对弈类竞技是1对1 ， 不管是需要参考的水平分还是评分的偏差范围考虑都极小 。 但在很多电子竞技项目中往往是多对多的比赛对抗 ， 即使是常量的5对5 ， 已经会造成极大的计算偏差可能性 。
这些偏差包括但不仅限于某一玩家的精神状态不稳定、某一队伍的成员性格迥异导致配合度不高 ， 甚至是某一玩家网络的不稳定导致竞技水平受影响等等等 。 这也就是为什么电子竞技爱好者常常有“系统针对我 ， 给我匹配太厉害的对手或者太弱的队友”的感觉 。
真正各方面都旗鼓相当的酣畅对局 ， 其实是很难得的 。
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世界顶尖电竞高手的对决其实与棋类对弈极像
另外一个问题是游戏的平衡性与对弈类项目有异 。 棋类竞赛双方除了先后手因素以外 ， 身处的往往是一个“全对称”的战局 ， 这几乎是绝对平衡的 。 然而游戏开发者很难做到绝对平衡 ， 地图、角色、装备……双方队伍各种因素的差异必定是存在的 ， 因此只能尽量做到接近平衡状态 。
为了解决这些直接挪用棋类的Elo等级分制度会出现的不平衡问题 ， 游戏的评分与匹配制度其实做过很多改善 。 其中最主要的就是增加了一个“评分可靠性”（RatingsReliability ， 简称RD）系统 。
长时间在线游玩的选手 ， 其评分可靠性较高 ， 因而其“评分标准差”会较低；而较长时间不在线的选手 ， 或是水平发挥浮动较大的选手 ， 其评分可靠性会偏低 ， 则其评分标准差会较大 。
【「中科院物理所」能让柯洁风光无限，也能逼疯无数上分玩家？，为什么同样一套段位算法】选手的评分标准差越低 ， 或者对手的评分标准差越高 ， 选手在赛后的评分波动就会越小 。 而且在无法迅速匹配到与自己的准确评分一致的对手时 ， 系统就会根据标准差的范围来拓宽匹配对手选择 。
