2.1 胜率函数
这里首先要面临一个怎么拟合胜率的问题 。假设一个4000的玩家和一个5000的中路solo 。4000玩家的赢面肯定比5000的低 。也肯定比3000的高 。用函数来表示的话 。我们的选择有多项式 。指数 。三角函数 。其他函数等 。这里函数的选择有点抽象 。如果没什么概念的话可以在纸上画一个正方形 。从左下角到右上角画线 。可以竖着或者横着画 。唯一条件是只能往右和往上走 。有哪些方式是合理的呢?楼主在胡乱画了阵子后找到了一个模拟的函数: y=tan(x^3)*15 。把这个函数带入到我们的mmr系统下 。结果是这样的 。
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对于一个4000分的玩家来说 。他面对4000分的输的可能性是50%左右 。面对5000分也有一战的实力 。但面对6000往上就会大幅掉胜率 。同样他在面对3000分的玩家没什么优势但面对1000分的玩家还是可以抠脚打的 。
下面还有对于2000分和6000分玩家的输率模拟 。如果你问我为什么是输率而不是胜率 。是因为开始想用的函数是cot而不是tan 。因为cot可以少一点位移直接在原点构建函数 。而且惯性的用cos/sin来写的程序 。后来忽然想起来python有内置tan 。再后来想为什么不直接用tan 。然而到这个时候后面的框架都写好了 。就只好用输率来代替胜率了 。
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【dota2天梯分数怎么看 dota2天梯排行榜】2.2 模拟情景
这里的模拟情景是所有玩家都有同样的起始真实mmr 。他们每次都会和自己的当前mmr档次的玩家打(这里的模拟类似solo mid 。因为没有计算团队mmr) 。打的时候计算的胜率是按照2.1里面的函数去模拟的 。赢了涨25输了掉25 。0是下限8000是上限 。为了验证这个模型 。我们首先尝试让真实mmr4000分的玩家从4000分开始打 。打上1年会怎样呢?
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可以看到 。对于真实4000分的玩家来说 。以4000分的起始分玩上1000局 。最终还是会在4000分徘徊 。少有能冲到5000的 。也少有能掉下3000的 。
接下来是大家喜闻乐见的4000分玩家从2000分起始 。玩上1000局是这样的 。
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可以看到这个4000分的中段玩家群大部分还是慢慢的爬出了鱼塘 。虽然现在均分只有3500 。但假以时日应该是可以达到4000分 。如果仔细看这个分布的形态有继续右移 。也就是继续上升的的趋势 。这一点可以通过其他分析来拿到定性的结论 。这里就不展开了 。
如果4000分的玩家买了6000分的号去刷 。玩上1000局是这样的 。
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可以看到这个玩家群体慢慢的掉下去了 。而且和2000分爬上来的相比掉下去的相当 。感觉再多玩点就要回到自己的真实mmr分数了 。买号并不能改变自己的游戏体验 。玩多了还是会慢慢回到真实mmr水平的啊 。
最后是极其小众 。但总是成为人们茶余饭后谈论焦点的8000分大神起小号问题 。
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可以看到1000局之后 。这些8000分大神没有还在下面晃悠的 。最低也是6500 。其实对于这群人来说 。在我的模拟程序下200局就已经全员6000+了 。后面的只是在6000分往上慢慢爬 。
从这部分可以看到 。我们的动态胜率模拟还是可以基本胜任各种模拟情况的 。而真实mmr对于当前mmr的影响也是显而易见的:想爬天梯最直接的办法是提高自己 。磨砺自己 。让自己的真实mmr高于当前mmr 。并且保证自己的学习速度高于当前玩家群体的提升速度 。
3. 有的人会提出我之所以不冲天梯是因为没时间 。如果有机会给我天天玩 。我也可以天天看录像提高自己 。这样每天都提高一点 。迟早我也是may皇A皇鸡皇X皇的水平 。甚至可能超过他们的水平 。其实刚才就提到了一个关键词:学习速度 。在之前的模拟里面没有加入玩家玩一局就更熟练一点的情况( 虽然楼主经常出现越玩越不会玩的情况 ) 。接下来要模拟在加入了一点学习速度后的情况
3.1学习函数
对于一个新手dota玩家来说 。最开始的学习速度是最快的 。熟悉补兵 。装备 。兵线眼位配合 。英雄相关性 。刷钱的规划和打团的节奏等 。这些都可以在日积月累的游戏中学习到 。但由于moba类游戏一般很快就会形成金字塔式的天梯模式 。低分局的众多玩家很多时候赢或输都会有点莫名其妙 比方说楼主。而且dota文斗的气质很深刻 。导致人们可能玩的不多 。喷的不少 。赢了就是ez mid 。输了就是noob carry 。
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