Matchmaking

Nos últimos meses temos trabalhado para melhorar o matchmaking. Neste post, gostaríamos de compartilhar com você onde o matchmaking se forma atualmente e dar uma olhada em um próximo recurso de matchmaking.

Matchmaking ranqueado está chegando

A próxima grande atualização adicionará um recurso de matchmaking ranqueado ao jogo. Leste modo Destina-se a jogadores experientes que desejam jogar em um ambiente mais competitivo e conhecem sua classificação de matchmaking (MMR). O matchmaking do Dota 2 sempre calculou o MMR e o usou para formar partidas, no matchmaking classificado, tornamos esse MMR visível.

Aqui está o que você precisa saber sobre matchmaking ranqueado:

• O Matchmaking Ranqueado é desbloqueado após aproximadamente 150 partidas.
• Todos os jogadores na partida devem ter desbloqueado o modo.
• Atualmente, apenas o All Pick, Modo Capitães e Capitães de Projeto estão disponíveis.
• Você não pode participar do matchmaking classificado enquanto estiver no pool de baixa prioridade.
• Treinadores não são permitidos no matchmaking ranqueado.
• Partidas jogadas em matchmaking normal não afetam o MMR de matchmaking ranqueado e vice-versa.
• Seu MMR classificado é visível apenas para você e seus amigos. O MMR usado para matchmaking normal não é visível.
• Quando você começa a usar o matchmaking ranqueado, você entra em uma fase de calibração de 10 jogos. Durante esse período, seu MMR classificado não ficará visível.

Sua classificação de matchmaking (MMR)

Dota 2 usa técnicas padrão para quantificar e rastrear a habilidade do jogador. Atribuímos a cada jogador um triplo viral, que é uma medida resumida que quantifica sua habilidade no Dota 2. Após cada partida, atualizamos seu MMR com base no que aconteceu naquela partida. Geralmente, quando você ganha, seu MMR aumenta e, quando você perde, seu MMR diminui. Ganhar/perder é o principal critério usado para atualizar o MMR, mas o desempenho individual também desempenha um papel importante, especialmente quando nossa incerteza sobre o triplo viral é alta. É possível que o MMR de um indivíduo aumente após uma derrota ou diminua após uma vitória, mas em geral o MMR médio da equipe vencedora aumentará e o MMR da equipe perdedora diminuirá.

Também continuamos nossa incerteza sobre seu MMR. Novas contas e aqueles que jogam Matchmaking Ranqueado pela primeira vez têm alta incerteza. Maior incerteza permite ajustes maiores após cada partida, e menor incerteza leva a ajustes menores. Tomados em conjunto, o MMR e a incerteza podem ser interpretados como uma distribuição de probabilidade dos resultados em seu próximo jogo, o próprio MMR servindo como a média dessa distribuição e a incerteza sendo seu desvio padrão. Se os resultados das partidas (tanto vitória/derrota quanto desempenho individual) corresponderem repetidamente às nossas expectativas, a incerteza tende a diminuir até atingir um piso. Um resultado surpreendente de coincidência tenderá a causar um aumento na incerteza.

Na verdade, rastreando um total de quatro RMMs para cada jogador:

• Matchmaking normal, apenas filas
• Matchmaking normal, enfileirando com uma partida
• Matchmaking ranqueado, apenas filas
• Matchmaking ranqueado, enfileirando-se com uma partida
• Cada um dos dois RMMs classificados tem seu próprio período de calibração. Sob certas circunstâncias, podemos precisar redefinir a calibração se acharmos que o MMR está impreciso.

Para você ter uma ideia da faixa de MMR, abaixo estão alguns MMRs correspondentes a vários percentis.

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

Observe que esta distribuição é um matchmaking normal. Ainda não sabemos qual será a distribuição no matchmaking ranqueado, mas esperamos que seja diferente. Os jogadores que participam do matchmaking ranqueado serão os jogadores mais experientes e habilidosos. Prevemos que qualquer jogador terá expectativas diferentes e jogará o jogo de maneira diferente no matchmaking classificado em comparação com o matchmaking regular.

O que faz uma boa festa?

• O objetivo final do matchmaking automatizado no Dota 2 é que os jogadores aproveitem o jogo. O matchmaker corresponde às seguintes propriedades (listadas em nenhuma ordem específica):
• As equipes estão equilibradas. (Cada equipe tem 50% de chance de ganhar.)
• A discrepância de habilidade entre o jogador mais e o menos habilidoso na partida é minimizada. Isso está relacionado ao equilíbrio da equipe, mas não é a mesma coisa.
• A discrepância entre a experiência (medida pelo número de jogos disputados) entre o jogador menos experiente e o jogador mais experiente é minimizada. Mais sobre isso mais tarde.
• A habilidade mais alta do jogador Radiant deve estar próxima da mesma habilidade que a habilidade mais alta do jogador Dire.
• Cada equipe contém aproximadamente o mesmo número de partidas. Por exemplo, o matchmaker tenta evitar jogar um grupo de 5v5 contra jogadores individuais.
• As preferências de idioma do player contêm um idioma comum. A falta de um idioma comum entre as preferências de idioma dos companheiros de equipe é fortemente evitada. A falta de uma linguagem comum em todo o partido também é evitada, mas com menos força.
• Os tempos de espera não devem ser muito longos.

O criador de partidas rarao mesmo tempo, atinge todos esses objetivos perfeitamente. Para qualquer correspondência potencial, o matchmaker atribui uma pontuação de qualidade para cada um dos critérios acima e, em seguida, faz uma média ponderada. Quando a pontuação qualitativa total excede um limite, a correspondência é considerada "boa o suficiente" e a correspondência é formada. Estamos constantemente experimentando diferentes critérios de correspondência e como priorizá-los.

O matchmaker não tenta diretamente obter qualquer tipo de vitória especial para os jogadores. No entanto, fazemos o nosso melhor para garantir que cada equipe tenha 50% de chance de vencer em qualquer partida. (Este é um critério nº 1 listado acima.) Não examinamos sequências individuais de vitórias/derrotas nem tentamos eliminá-las. No entanto, se você estiver em uma sequência de vitórias em geral, seu MMR provavelmente está aumentando, o que tenderá a fazer com que você seja confrontado com oponentes e companheiros de equipe mais habilidosos. A taxa de vitórias não é uma medida significativa da habilidade do jogador.

Além disso, a contagem de vitórias não é útil como indicador da habilidade, e o matchmaker não a usa para esse fim. Fazemos o nosso melhor para agrupar os jogadores por nível de experiência (critério nº 3 na lista acima), principalmente porque descobrimos que jogadores com o mesmo nível de habilidade, mas diferentes níveis de experiência, diferem em suas expectativas de como o jogo será jogado. Nossa medida de “experiência” para fins de matchmaking é uma função aproximadamente logarítmica do número de partidas jogadas. A diferença de experiência entre 40 e 120 jogos é considerada aproximadamente a mesma que a diferença entre 120 e 280 jogos.

Você pode visualizar o impacto dos gols nº 2 e nº 3 com um gráfico em que o número de jogos disputados é o eixo horizontal e o MMR é o eixo vertical. Se dois jogadores estiverem próximos no diagrama, eles são considerados bons candidatos para uma partida juntos. Jogadores que estão distantes são considerados uma partida ruim. A carreira típica de um jogador novo no Dota 2 à medida que ganha experiência e se move para a direita é subir gradualmente à medida que sua habilidade aumenta. Quando jogadores experientes criam novas contas, eles seguem um caminho de bits diferente. Seu MMR aumenta relativamente rápido, colocando-os no canto superior esquerdo do diagrama, onde podem ser combinados com outros jogadores cuja habilidade é alta em relação ao seu nível de experiência.

E as festas?

Quando as partes estão envolvidas, as coisas ficam um pouco mais complicadas. As partes geralmente contêm jogadores com uma grande discrepância em habilidade e experiência. Com o objetivo de medir os critérios de adequação listados como #2 e #3, o matchmaker atribui a cada parte os números agregados de habilidade e experiência. São esses números de peça que são usados ​​no lugar do indivíduo. Em geral, quando um grupo com uma ampla gama de habilidades é combinado com um jogador solo, o jogador terá apenas habilidade e experiência próximas à média para o grupo. Se você notar que um dos jogadores parece ser significativamente menos habilidoso do que os outros jogadores na partida, é muito provável que eles tenham se divertido com um jogador altamente habilidoso.

Além disso, quando os jogadores estão em uma festa, eles geralmente têm um desempenho melhor do que os jogadores de habilidade equivalente que não se conhecem. Considere isso de duas maneiras. Em primeiro lugar, rastreamos sua habilidade depois que você entrou na fila sozinho, independentemente de quando você fez fila em uma festa. Segundo, ajustamos os MMRs efetivos para o número de jogadores na partida e a distribuição de habilidades dentro da partida.

Aqui está um exemplo de um partido que foi formado hoje que demonstra esses dois princípios em ação.

Observe que o MMR médio ajustado para todas as peças é de aproximadamente 2.700. Quando os jogadores de uma equipe são classificados por classificação ajustada, uma vez que são mais altos, os jogadores solo tendem a ser agrupados acima e abaixo por jogadores que jogam em partidas e, além disso, uma partida com um spread de MMR menor (parte F) tende a ser agrupado por um parte com uma extensão MMR maior (parte D). Esses padrões são típicos. Observe também que a correspondência D tem uma configuração de MMR maior como resultado do maior spread de MRR. A partida F, que é composta por jogadores com mais do que a mesma habilidade, recebeu um bônus menor. Esses ajustes foram determinados usando ferramentas estatísticas (mais sobre isso mais tarde), mas uma explicação intuitiva é que seu desempenho melhora mais ao festejar com um jogador mais habilidoso do que ao jogar com outro jogador de sua mesma habilidade.

processar por dados

O sucesso na medição de matchmaking é difícil. As classificações de qualidade de matchmaking de jogadores têm uma alta correlação com a taxa de vitórias recente. Isso inclui membros da equipe do Dota 2! Para evitar a empolgação e o pequeno tamanho da amostra que leva a “A criação de partidas está funcionando bem, estou ganhando”, tentamos tomar decisões de design objetivamente usando dados. Felizmente, encontramos muito dele. Por exemplo, você pode se perguntar como foi determinado como ajustar RMMs eficazes para levar em conta o fato de que os jogadores em uma partida tendem a superar os jogadores de habilidade equivalente na fila solo. Foi utilizada uma ferramenta estatística conhecida como regressão logística, que funciona basicamente tentando criar uma função que prevê as chances de vitória. Este recurso contém vários coeficientes que determinam o bônus MMR dado aos jogadores em uma partida. Em seguida, usamos técnicas numéricas para resolver os coeficientes que produzem a função que é mais capaz de prever o resultado da partida.

Outro exemplo de como os dados orientam o processo de design de matchmaking é decidir quando uma correspondência é "boa o suficiente" e deve ser aceita, e quando deveria ter sido especificamente aceita.rar Esperando uma partida melhor. Para ajudar a ajustar esse limite, começamos com uma medida de qualidade de correspondência. O objetivo final do matchmaking é a diversão, e temos vários indicadores que usamos para medir a qualidade da partida. Uma dessas métricas mede o equilíbrio, com base na diferença de ouro agrícola. Para ser mais preciso, é a integral de tempo da diferença de ouro, medida a partir do último ponto do jogo em que a diferença foi zero. Isso é facilmente visualizado no gráfico de diferença de ouro. encontradorar a última vez que o gráfico cruza o zero e, em seguida, meça a área entre o eixo horizontal e o gráfico. Em geral, quanto menor essa área, mais próxima do jogo ela estava.

Embora em algum momento desta partida o Dire tivesse uma vantagem de ouro de 10K, o Radiant retornou e depois avançou, apenas para ter sua liderança de ouro revertida novamente. Apesar do fato de que em um ponto no tempo uma equipe parecia ter uma vantagem significativa, nossos juízes calcularam esta partida como uma partida acirrada.

Armado com essa métrica (entre outras), temos uma maneira experimental de ajustar os limites de tempo limite. Fazemos um ajuste de limite e, em seguida, observamos o que isso faz com a qualidade das partidas, conforme medido pela distribuição da métrica de saldo de partidas. Não é importante se a métrica identificar erroneamente alguns casos extremos (um jogo que mediu esse fechamento foi na verdade um estouro), já que geralmente estamos preocupados apenas com a resposta geral após fazer uma alteração.

Conclusão

Espero que este blog tenha lhe dado algumas dicas sobre como casamento funciona atualmente, bem como como avaliar o sucesso e tomar decisões de design. Como quase tudo o que fazemos, matchmaking está sujeito a reavaliação constante. Matchmaking nunca será perfeito, e os detalhes técnicos neste post referem-se ao estado atual das coisas e provavelmente mudarão à medida que encontrarmos melhores abordagens. Nós ouvimos seus comentários e estamos trabalhando constantemente para melhorar.rar.

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