よ、どうした！中国のPVPゲームサプライヤーとして、私はPVPマッチメイキングアルゴリズムの世界に深く掘り下げてきました。このブログでは、中国のPVPゲームでこれらのアルゴリズムが何であるかについて豆をこぼすつもりです。
基本を理解することから始めましょう。 PVPゲームのマッチメイキングアルゴリズムは、大規模なパーティーの仲人のようなものであり、ゲームを公平かつエキサイティングにする方法でプレイヤーをペアにしようとしています。 PVPゲーム市場が巨大な中国では、これらのアルゴリズムが非常に重要な役割を果たしています。
使用される最も一般的なアルゴリズムの1つは、ELOレーティングシステムです。プレーヤーのスキルレベルを測定するための非常にシンプルでありながら効果的な方法です。アイデアは、異なるELO評価の2人のプレイヤーが互いに対戦すると、ゲームの結果が評価に影響するということです。低い評価のプレーヤーがより高い評価を打つと、彼らは彼らの評価に大きな後押しを得ることができ、より高い評価のプレーヤーはヒットします。このシステムは、競争のバランスを保つのに役立ちます。たとえば、中国で人気のあるMOBAゲームでは、ELOレーティングシステムにより、プレイヤーが同様のスキルの対戦相手と一致することが保証されているため、誰もが勝つ可能性があります。
広く使用されている別のアルゴリズムは、Trueskillアルゴリズムです。プレイヤーのスキルだけでなく、そのスキルの不確実性も考慮に入れるため、ELOシステムよりも高度です。チームベースのPVPゲームでは、Trueskillはメンバーの個々のスキルに基づいてチームがどれだけうまく機能するかを計算できます。これは、FPS（First -Person Shooter）チームの戦いなどのゲームで非常に役立ちます。チームメンバー間の相乗効果が非常に重要です。
Glickoシステムもあります。 ELOシステムに似ていますが、ひねりがあります。 Glickoシステムは、プレーヤーが直面する対戦相手の品質に基づいて評価を調整します。プレーヤーが非常に弱い敵としかプレーしない場合、彼らの評価は厳しい競争に対抗するかのように増加することはありません。これは、プレイヤーがより挑戦的な試合に参加することを奨励します。
それでは、これらのアルゴリズムが中国のPVPゲームでどのように実装されているかについて話しましょう。ここのゲーム開発者は、これらのアルゴリズムを常に調整し、最適化して、最高のゲーム体験を提供しています。彼らは、ウィン - 損失比、殺害 - 死の比率、プレイタイムなど、プレイヤーの動作に関する大量のデータを収集します。このデータは、マッチメイキングプロセスを調整するために使用されます。
たとえば、一部のモバイルPVPゲームでは、開発者は機械学習アルゴリズムを使用して、実際のタイムでプレーヤーデータを分析します。これらのマシン - 学習モデルは、時間の経過とともにプレイヤーの行動の変化に適応できます。プレーヤーが突然スキルの向上を開始した場合、アルゴリズムはマッチメイキングを迅速に調整して、より適切な対戦相手とペアリングします。
しかし、それはすべてスムーズなセーリングではありません。これらのアルゴリズムの実装にはいくつかの課題があります。最大の問題の1つは、Smurfアカウントの問題です。これらは、経験豊富なプレイヤーによって作成されたアカウントであり、あまり熟練していない対戦相手と対戦します。これにより、マッチメイキングシステムが台無しになり、新しいプレーヤーにとってゲームが不公平になる可能性があります。これに取り組むために、中国のゲーム開発者は、IPトラッキングや行動分析など、さまざまなスマーフ対策を使用しています。
別の課題は待ち時間です。オンラインPVPゲームでは、中国のさまざまな地域のプレーヤーがネットワーク速度が異なる場合があります。高いレイテンシ接続を持つプレーヤーが、LaTency接続が低いプレーヤーと一致する場合、低レイテンシープレーヤーに不公平な利点を与える可能性があります。ゲーム開発者は、マッチメイキング時にレイテンシを考慮するアルゴリズムに取り組んでいるため、プレイヤーは同様のネットワーク条件を持つ他の人とペアになります。
ゲームエクスペリエンスに対するこれらのアルゴリズムの影響に関しては、それは巨大です。設計されたマッチメイキングアルゴリズムは、ゲームをより楽しく競争力のあるものにすることができます。プレイヤーは、同様のスキルの対戦相手と一致していると感じている場合、ゲームをプレイし続ける可能性が高くなります。一方、設計が不十分なアルゴリズムは、欲求不満につながり、プレイヤーはゲームを去る可能性があります。
中国のPVPゲームサプライヤーとして、私たちは常にこれらのアルゴリズムを改善する方法を探しています。私たちは、マッチメイキングプロセスをより正確かつ公平にするために、新しいアイデアを常に調査およびテストしています。また、ゲーム開発者と緊密に連携して、ソリューションがゲームにシームレスに統合されるようにします。
今、私はゲーム業界で役立ついくつかの関連製品について言及したいと思います。あなたが物事の化学的側面に興味があるなら、K30ソリューション。ゲームハードウェアの製造に使用できるユニークなプロパティがあります。また、ビニルピロリドンゲームソフトウェアコンポーネントの開発にアプリケーションを備えたもう1つの重要な化学物質です。そして、あなたがゲーム業界の製薬側にいる場合（はい、いくつかのクロス - オーバーがあります）、医薬品のポビドンあなたが興味を持っているものかもしれません。
あなたがゲーム開発者またはPVPゲーム業界に関与している人であり、より良いマッチメイキングソリューションを探しているなら、私たちはチャットをしたいと思っています。ゲームのマッチメイキングアルゴリズムを改善し、プレイヤーにゲームエクスペリエンスを向上させるのに役立つ専門知識と経験があります。手を差し伸べるだけで、PVPゲームを次のレベルに引き上げるために協力する方法について話し合い始めることができます。
参照
- Gaming Research Instituteによる「オンラインゲームの高度なマッチメイキングアルゴリズム」
- Journal of Gaming Studiesの「プレイヤーの保持に対するマッチメイキングの影響」
- ネットワークゲームリサーチグループによる「オンラインPVPゲームでのレイテンシとマッチメイキング」