Matchmaking

En los últimos meses hemos estado trabajando en la mejora de matchmaking . En este post nos gustaría compartir con usted donde matchmaking forma actual y darle un vistazo en una característica próxima matchmaking .

Ranked Matchmaking is Coming

La próxima gran actualización añadirá una función de intermediación se ha clasificado para el juego. Este modo está destinado a jugadores experimentados que quieren jugar en un entorno más competitivo y conocer su calificación de matchmaking (MMR ) . Dota 2 matchmaking siempre ha calculado MMR y lo utilizó para formar partidos , en matchmaking clasificado hacemos esa MMR visible.

Esto es lo que necesita saber acerca de matchmaking clasificado :

• Matchmaking Clasificado está desbloqueado después de aproximadamente 150 juegos.
• Todos los jugadores en el partido tienen que haber desbloqueado el modo.
• Actualmente, sólo el All Pick, Modo Capitanes y Capitanes Proyecto están disponibles.
• Usted no puede participar en matchmaking clasificado mientras que en la piscina de baja prioridad.
• Los entrenadores no están permitidos en matchmaking clasificado .
• Partidos jugados en matchmaking normales no afectan el MMR matchmaking clasificado , y viceversa.
• Su MMR clasificado es visible sólo para usted y sus amigos . El MMR utilizado para matchmaking normal no es visible.
• Cuando apenas comience a usar matchmaking clasificado , se entra en una fase de calibración de 10 juegos. Durante este tiempo, su MMR clasificado no será visible .

Tu Matchmaking Valoración ( MMR)

Dota 2 utiliza técnicas estándar para cuantificar y realizar un seguimiento de la habilidad del jugador . Asignamos a cada jugador una triple vírica , que es una medida resumen que cuantifica su habilidad en Dota 2 . Después de cada partido , actualizamos su MMR en base a lo que pasó en ese partido . En general, cuando usted gana, su MMR va a subir, y cuando se pierde , el MMR bajará. Win / pérdida es el criterio principal utilizado para actualizar MMR , pero el rendimiento individual también juega un papel importante, sobre todo cuando nuestra incertidumbre acerca de su triple viral es alta. Es posible que un individuo MMR para aumentar después de una pérdida o disminución después de una victoria , pero en general la media MMR del equipo ganador se incrementará y MMR del equipo perdedor se reducirá.

También seguimos nuestra incertidumbre acerca de su MMR. Las nuevas cuentas y las que se reproducen en Matchmaking Clasificado por primera vez tienen una alta incertidumbre . Incertidumbre Superior permite ajustes más grandes después de cada partido, y la menor incertidumbre conduce a ajustes más pequeños . En conjunto, la MMR y la incertidumbre pueden ser interpretadas como una distribución de probabilidad de los resultados en su próximo juego , el propio MMR sirve como la media de esta distribución y la incertidumbre es su desviación estándar. Si los resultados de los partidos (tanto de la victoria / de pérdidas y rendimiento individuales) coinciden en varias ocasiones nuestras expectativas , la incertidumbre tiende a disminuir hasta llegar a un piso. Un resultado de coincidencia sorprendente tenderá a causar un aumento de la incertidumbre .

En realidad, el seguimiento de un total de cuatro RMM para cada jugador :

• Matchmaking normal , solo colas
• Matchmaking normal , haciendo cola con un partido
• Matchmaking Clasificado , solo colas
• Matchmaking Clasificado , haciendo cola con un partido
• Cada uno de los dos RMM clasificados tiene su propio periodo de calibración . Bajo ciertas circunstancias, es posible que necesitemos para reactivar la calibración , si pensamos en el MMR es inexacta.

Para que os hagáis una idea de la gama de MMR, a continuación son algunos MMRs correspondientes a varios percentiles .

•  5 % 1100
• 10 % 1500
• 25 % 2000
• 50 % 2250
• 75 % 2731
• 90 % 3200
• 95 % 3900
• 99 % 4100

Tenga en cuenta que esta distribución es de matchmaking normal. No sabemos aún lo que la distribución será en matchmaking clasificado , pero esperamos que sea diferente . Los jugadores que participan en matchmaking clasificados serán los jugadores más experimentados , más calificados . Anticipamos que cualquier jugador tendrá diferentes expectativas y jugar el juego de manera diferente en matchmaking clasificado en comparación con matchmaking normal.

¿Qué hace que un buen partido?

• El objetivo final de matchmaking automatizado en Dota 2 es para los jugadores disfrutar del juego. El matchmaker busca coincidencias con las siguientes propiedades ( que figuran en ningún orden en particular ) :
• Los equipos están equilibrados. ( Cada equipo tiene un 50% de posibilidades de ganar. )
• La discrepancia en habilidad entre el jugador más y menos expertos en el partido se reduce al mínimo . Esto se relaciona con el equilibrio del equipo , pero no es lo mismo .
• La discrepancia entre la experiencia (medido por el número de partidos jugados ) entre el experimentado jugador menos y el jugador más experimentado se reduce al mínimo . Más sobre esto más adelante .
• El jugador Radiant más alta habilidad debe estar cerca de la misma habilidad que el jugador más alto Dire habilidad.
• Cada equipo contiene aproximadamente el mismo número de partidos . Por ejemplo , el casamentero trata de evitar a juego un grupo de 5 contra 5 en contra de los jugadores individuales.
• Las preferencias de idioma de jugadores contiene un lenguaje común. La falta de un lenguaje común entre las preferencias de idioma compañeros de equipo está fuertemente evitado. La falta de un lenguaje común a través de todo el partido se evita también , pero con menos fuerza .
• Los tiempos de espera no debe ser demasiado largo.

El armador de peleas rara vez alcanza todos estos objetivos a la perfección. Para cualquier pareja potencial , la casamentera asigna una puntuación de calidad para cada uno de los criterios anteriores y luego toma un promedio ponderado . Cuando la puntuación cualitativa total excede un umbral, el partido se considera ” lo suficientemente bueno” y se forma el partido . Estamos constantemente experimentando con diferentes criterios de coincidencia y cómo darles prioridad .

La casamentera no trata directamente para conseguir cualquier tipo de victoria especial para los jugadores. No obstante , hacemos todo lo posible para garantizar que cada equipo tiene un 50% de probabilidades de ganar en un partido determinado . (Este es un criterio # 1 en el que aparece arriba. ) No examinamos rayas victorias / derrotas individuales o tratamos de acabar con ellos . Sin embargo, si usted está en una racha ganadora , en general, su MMR es, probablemente, en aumento, que tenderá a hacer que usted puede emparejar con oponentes de mayor cualificación y compañeros de equipo . Tasa de victorias no es una medida significativa de la habilidad del jugador .

También recuento de victorias no es útil como indicador de la habilidad, y la casamentera no lo usa para ese propósito. Hacemos todo lo posible a los jugadores de grupo por su nivel de experiencia ( criterio n º 3 en la lista anterior ) , principalmente porque hemos encontrado que los jugadores en el mismo nivel de habilidad pero diferente nivel de experiencia difieren en sus expectativas de cómo el juego se va a reproducir . Nuestra medida de la “experiencia ” a los efectos de matchmaking es una función aproximadamente logarítmica del número de partidos jugados . La diferencia en la experiencia entre 40 y 120 juegos de juegos se considera que es aproximadamente la misma que la diferencia entre 120 y 280 juegos .

Puede visualizar el impacto de los objetivos n º 2 y n º 3 con un gráfico donde el número de juegos disputados es el eje horizontal y MMR es el eje vertical. Si dos jugadores están muy juntas en el diagrama , se consideran buenos candidatos para poner en un partido juntos. Los jugadores que están muy separados se consideran un mal partido . La trayectoria de la carrera típica de un jugador nuevo en Dota 2 a medida que gana experiencia y se mueve hacia la derecha es pasar gradualmente hacia arriba a medida que aumenta su habilidad. Cuando los jugadores expertos crean nuevas cuentas , siguen una trayectoria diferente de bits. Su MMR aumenta de forma relativamente rápida , colocándolos en la esquina izquierda superior del diagrama , donde se pueden combinar con otros jugadores cuya habilidad es alto en relación con su nivel de experiencia .

¿Qué hay de las Partes ?

Cuando las partes están involucradas, las cosas se ponen un poco más complicadas . Partes contienen a menudo los jugadores con una amplia discrepancia en la habilidad y experiencia. A los efectos de la medición de los criterios de bondad de ajuste que figuran como # 2 y # 3, el casamentero asigna cada parte los números de habilidad y experiencia de agregado. Son estos números de la parte que se utilizan en lugar del individuo . En general, cuando una de las partes con una amplia gama de habilidades se hace juego con un jugador en solitario , el jugador solo tendrá la habilidad y experiencia cercana a la media de la fiesta. Si usted nota que uno de los jugadores parece ser significativamente menos capacitados que los otros jugadores en el partido , es muy probable que ellos se divirtieron con un gran jugador experto .

Además, cuando los jugadores están en una fiesta , por lo general se desempeñan mejor que los jugadores de habilidad equivalente que no se conocen entre sí . Cuenta de esto de dos maneras . En primer lugar, hacemos un seguimiento de su habilidad tras haber hecho cola solos, independientemente de cuando hacer cola en una fiesta. En segundo lugar, nos ajustamos las tasas de mortalidad materna eficaces en función del número de jugadores en el partido y la distribución de habilidad dentro del partido.

He aquí un ejemplo de partido que se formó hoy que demuestra tanto de estos principios en acción.

Observe que el MMR ajustado promedio para todas las partes es de aproximadamente 2.700 . Cuando los jugadores de un equipo están ordenados por rango ajustado, ya que están más arriba , los jugadores en solitario tienden a estar entre corchetes arriba y abajo por los jugadores que juegan en los partidos y, además , un partido con un diferencial MMR más pequeña ( parte F) tiende a quedar entre corchetes por una parte con una extensión MMR más grande ( parte D). Estos patrones son típicos . Observe también que el partido D tiene un ajuste MMR más grande como resultado de la mayor propagación MRR . Partido F , que está formada por jugadores de más la misma habilidad , recibió un bono menor. Estos ajustes se determinaron utilizando herramientas estadísticas (más sobre esto más adelante ), pero una explicación intuitiva es que su rendimiento mejora más cuando la fiesta con un jugador más calificados de lo que hace cuando se juega con otro jugador de su misma habilidad.

Proceso por datos

El éxito en matchmaking medición es difícil. Evaluaciones de la calidad de matchmaking de los jugadores tienen una alta correlación con la tasa de ganancias recientes. Esto incluye a los miembros del equipo de Dota 2 ! Para evitar la emoción y el pequeño tamaño de la muestra que nos lleva a ” Matchmaking está funcionando bien , he estado ganando ” , tratamos de tomar decisiones de diseño objetivamente el uso de datos . Afortunadamente , nos reunimos un montón de él . Por ejemplo , usted podría preguntarse cómo se determinó la forma de ajustar las RMM eficaces para explicar el hecho de que los jugadores en un partido tienden a obtener mejores resultados que los jugadores de habilidad equivalente de cola en solitario. Se utilizó una herramienta estadística conocida como regresión logística , que trabaja fundamentalmente por tratar de crear una función que predice las probabilidades de victoria. Esta función contiene varios coeficientes que determinan el bono MMR dada a los jugadores en un partido . Entonces usamos técnicas numéricas para resolver para los coeficientes que producen la función que es más precisión capaz de predecir el resultado del partido .

Otro ejemplo de cómo los datos impulsa el proceso de diseño matchmaking está en decidir cuando un partido es “suficientemente bueno” y debe ser aceptado, y cuando debería haberlo hecho esperar con la esperanza de un mejor partido . Para ayudar a ajustar este umbral, se comienza con una medida de la calidad del partido . El objetivo final de matchmaking es divertido, y tenemos varios indicadores que utilizamos para medir la calidad del partido . Una de tales medidas métricas equilibrio , sobre la base de la diferencia en oro de piscifactoría. Para ser más precisos , es la integral en el tiempo de la diferencia del oro , medida desde el último punto en el juego donde la diferencia fue de cero . Esto se visualiza fácilmente en el gráfico de la diferencia de oro . Encontrar el último momento en que la gráfica cruza cero , y luego medir el área entre el eje horizontal y el gráfico . En general , cuanto menor es esta área es , cuanto más cerca del juego era .

Aunque en algún momento de este partido la Dire tenían una ventaja de oro 10K, el radiante regresó y luego tiró hacia adelante, sólo para que su ventaja oro revirtió de nuevo. A pesar de que en un momento dado en el tiempo a un equipo que parecía tener una ventaja significativa , nuestros jueces de cálculo equilibrio este partido un partido cerrado .

Armado con esta métrica (entre otros) que tenemos una forma experimental para sintonizar los umbrales de tiempo de espera . Hacemos un ajuste del umbral , y luego observar lo que esto hace a la calidad de partidos , según lo medido por la distribución de la métrica de equilibrio partido . No es importante si la métrica identifica erróneamente algunos casos extremos ( un juego que mide tan cerca era en realidad un reventón ) , ya que somos por lo general sólo se preocupan con la respuesta global después de hacer un cambio.

Conclusión

Esperemos que este blog te ha dado una idea de cómo funciona actualmente el casamentero , así como la forma de evaluar el éxito y tomar decisiones de diseño. Al igual que casi todo lo demás que hacemos , matchmaking está sujeta a reevaluación constante. Matchmaking nunca será perfecto , y los detalles técnicos de este mensaje referirse al estado actual de las cosas y es probable que cambie cuando encontremos mejores enfoques . Escuchamos sus comentarios y estamos constantemente trabajando para mejorar.

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