一种用于优化百人四排在线竞技游戏中匹配方法组成比例

本发明专利技术提供了一种用于优化百人四排在线竞技游戏中匹配机制方法，涉及游戏匹配机制技术。该方法游戏开始30秒内100名玩家近20场游戏的KD(击败数/淘汰数)数据，通过线性回归、正态分布、置信区间等方法将100名玩家分成4人一组，总共25组，他们每组的平均分相近，使得每组玩家的水平处于一个特定的区间，从而保证游戏的公正公平性。使用本发明专利技术的方法，一方面使得每组玩家的水平相似，增加游戏体验，不存在哪队特别强或者特别弱的情况；另一方面，有利于促进游戏产业的发展，拥有好的游戏体验。拥有好的游戏体验。拥有好的游戏体验。

【技术实现步骤摘要】
一种用于优化百人四排在线竞技游戏中匹配方法


[0001]本专利技术涉及游戏匹配机制的优化领域，特别涉及一种玩家信息采集与数据处理，具体指一种用于优化百人四排的在线竞技游戏中匹配机制的方法。
技术背景
[0002]随着科技的进步，越来越多的娱乐设施已经成为人们生活中必不可少的一部分增加乐趣的方法，游戏显然已经成为广大年轻人日常生活的一部分，适当的游戏有益身心健康，但有些游戏匹配机制确实会让人感觉到自己和对手的实力差距太大，导致游戏的不愉快。
[0003]因此，如何让我们拥有更好的游戏体验，解决匹配机制不平衡等问题，成为国内年轻人广泛关注的问题，同时也提出了一些方法，但都没有具体的实施措施。当下，如何优化匹配机制，解决玩家实力不平衡问题，提高玩家游戏体验成为了游戏开发商必须解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于一种用于优化百人四排在线竞技游戏中匹配机制的方法，可以有效的解决匹配机制不平衡的问题，提高玩家的游戏体验。
[0005]为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种用于优化百人四排在线竞技游戏中匹配机制的方法，其特征在于：包括以下步骤：
[0007]1)玩家信息的采集
[0008]采集前30秒进入游戏的N名玩家近20场游戏的KD数据。
[0009]2)玩家信息的处理
[0010]用线性回归方法将每名玩家的20场KD数据与时间远近写出线性回归函数，画出线性回归图，并以此预测下一次的玩家KD数据得出S值。<br/>[0011]3)评分区间的选择
[0012]从匹配的玩家中随机抽取100名玩家的S值，置信水平为68.27％，再用置信区间的计算方法计算出最后的评分区间。
[0013]4)生成原始矩阵
[0014]从匹配的玩家中随机抽取S值处于评分区间的100名玩家并将他们随机排列成4行25列的原始矩阵，原始矩阵的S值与每名玩家形成一一对应的关系。
[0015]5)最终玩家的组合
[0016]原始矩阵的每一列的四个S值对应的四个玩家形成一个组合，对应分别为S1、S2、S3、S4，总共形成25个组合，开始游戏，剩下的玩家则分配到其他的区间里面去。
[0017]步骤2)中，所述的玩家信息处理，将每名玩家的20组KD与时间做线性回归方程，画出对应的线性回归图，横轴为时间，纵轴为KD，预测下一次的KD得出S值，每次计算结果与该
玩家信息一一对应。
[0018]步骤3)中，所述的评分区间的选择，具体步骤为，随机挑选100名玩家得到他们的S值，计算这100组数据的平均值u与标准差δ，选择置信水平为68.27％，最后得出评分区间为[u
‑
δ，u+δ]。
[0019]步骤4)中，所述的原始矩阵的生成，抽取S值处于评分区间的玩家，由于同时匹配的人数较多，可以生成多个评分区间，因此抽取评分区间的玩家匹配形成原始矩阵。
[0020]步骤5)中，所述的最终玩家组合的生成。每次计算多个评分区间，每个评分区间随机挑选100名玩家生成4行25列的矩阵，每一列的玩家形成一个组合，可以保证每个队伍的实力差别不是太大，完成后，再抽取100名玩家，重复分配。
附图说明
[0021]图1是本专利技术的操作流程示意图。
[0022]图2是实施例线性回归公式示意图。
[0023]图3是实施例抽取的100名玩家KD数据正态分布示意图。
[0024]图4是实施例置信区间计算公式示意图。
[0025]图5是实施例4行25列的玩家S值示意图。
[0026]图6是实施例玩家组队示意图。
具体实施方式
[0027]以下结合附图和实例，重点介绍本专利技术技术方案中的三个关键步骤，有利于更好理解本专利技术技术方案。
[0028]实施例
[0029]一种用于优化百人四排在线竞技游戏中匹配机制的方法，其特征在于：包括以下步骤：
[0030]1)玩家信息的采集
[0031]采集前30秒进入游戏的N名玩家近20场游戏的KD数据。
[0032]2)玩家信息的处理
[0033]用线性回归方法将每名玩家的20场KD(击败数/淘汰数)数据与时间远近写出线性回归函数，画出线性回归图，并以此预测下一次的玩家KD数据得出S值。
[0034]3)评分区间的选择
[0035]从匹配的玩家中随机抽取100名玩家的S值，置信水平为68.27％，再用置信区间的计算方法计算出最后的评分区间。
[0036]4)生成原始矩阵
[0037]从匹配的玩家中随机抽取S值处于评分区间的100名玩家并将他们随机排列成4行25列的原始矩阵，原始矩阵的S值与每名玩家形成一一对应的关系。
[0038]5)最终玩家的组合
[0039]原始矩阵的每一列的四个S值对应的四个玩家形成一个组合，对应分别为S1、S2、S3、S4，总共形成25个组合，开始游戏，剩下的玩家则分配到其他的区间里面去。
[0040]各步骤以下详细述之
[0041]步骤2中)，玩家信息的处理采用的是线性回归方法，在这里需要舍弃掉极端值，求出这20个数据的平均值，找出与其相差较大的点去除，将每一次玩家玩的时间记为x，将这次的KD数据记为y，可以由线性回归方程公式(如图2所示)得出线性回归函数y＝ax+b，在坐标轴上画出相应的曲线并找到x＝21时所对应的y值即为所求得的预测这次会得到的KD值。
[0042]步骤3中)，这里利用正态分别求置信区间的方式来选择评分区间。随机抽取的100名玩家所计算得到的S值服从正态分布，如图3所示，可以得到这组数据的平均值与标准差，分别记为u和δ，由于标准差已知，令其置信度1
‑
a为0.6827，所以，最后得出这100名玩家68.27％可信度的置信区间为(如图4所示)
[0043][0044]其中0.6827置信度下对应的Z值为1，所以，上述式子可以写为：
[0045][0046]这即为最后的出的评分区间。
[0047]步骤4中)，生成对应的原始矩阵，这里随机抽取了100名处于评分区间的玩家，将他们分成了如图5所示的原始矩阵，其中，如果不足100名玩家，则一直继续抽取，如若30秒内还未抽满100名处于评分区间的玩家，则只抽取4的整数倍数量的玩家，其余的用人机代替，人机位于矩阵的最后几列。将这些玩家按列从1到100进行编号。
[0048]步骤5中)，最终游戏玩家的得出，由于原始矩阵已经给出，只需要按列将他们四人组队即可，如图6所示，由于是抽取的处于评分区间的玩家，所以他们的实力大致相等(人机除外)，人机处于矩阵的最后几列，由于只抽取了4的整数倍玩家，他们刚好可以四人组队，人机的加入可以使游戏变得更加有乐趣。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于优化百人四排在线竞技游戏中匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：1)玩家信息的采集采集前30秒进入游戏的N名玩家近20场游戏的KD数据；2)玩家信息的处理用线性回归方法将每名玩家的20场KD数据与时间远近写出线性回归函数，画出线性回归图，并以此预测下一次的玩家KD(击败数/淘汰数)数据得出S值；3)评分区间的选择从匹配的玩家中随机抽取100名玩家的S值，置信水平为68.27％，再用置信区间的计算方法计算出最后的评分区间；4)生成原始矩阵从匹配的玩家中随机抽取S值处于评分区间的100名玩家并将他们随机排列成4行25列的原始矩阵，原始矩阵的S值与每名玩家形成一一对应的关系；5)最终玩家的组合原始矩阵的每一列的四个S值对应的四个玩家形成一个组合，每个组合对应分别为S1、S2、S3、S4，总共形成25个组合，开始游戏；2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)中，所述的玩家信息处理，将每名玩家的20组KD与时间做...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐超，万国春，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：