告別“魚塘局”！ 這套匹配機制為你找到真正“勢均力敵”的對手

很多多人對局的遊戲，都有如何匹配玩家的需求。大到《王者榮耀》，小到《clash royale》。


每個遊戲對於匹配的需求，各不相同，但仍然有不少的地方是共性的：

• 水平相近的在一起玩
• 儘可能快的匹配成功
  

要解決這個問題，我們要從匹配池講起。

匹配池，即玩家群體分步。通常有幾種典型分步：

• 頭部集中、長尾
• 梭子
• 正態
  

這幾種分步，看似各不相同，但其實是可以互相轉化的，在遊戲的不同階段。

大部分遊戲，剛上線/開服時，通常所有人都處在頭部集中。

隨著活躍情況不同，就會有頭部玩家跑的很快，把後面的大部隊拉開，呈現長尾的分步。

隨著時間，大部隊開始緩慢前移，形成梭子形狀。絕對的正態分步是極端理想情況，幾乎不會出現。

我們先制定一個基本匹配邏輯：

• 玩家進入匹配池
• 後臺掃描玩家段位，根據段位相近原則，找尋是否有合適的其他玩家
• 如果人數不足，擴大搜尋範圍；迴圈此過程
• 找到足夠的玩家，匹配成功
  

這個邏輯是一個最基本的原型，現在我們結合匹配池的情況，看看會出現什麼情況。

在頭部集中情況下，幾乎是秒匹配，體驗很好，玩家之間段位也比較相當。

很明顯的例子，就是低段位、剛開服、賽季剛開始的時候，匹配很快。

但是仍然有問題：這個大量的玩家中，其實混雜了很多水平高的玩家。因為段位還沒有拉開，所以按照段位相近原則，他們是和菜鳥一起在玩的，也就是俗稱的魚塘局。

作為設計者，我們是希望這些大神，儘快脫離魚塘的——因為實力不對等的對局對雙方都是垃圾體驗。

那麼我們就需要一個機制，來識別——通常是連勝，然後讓他們獲得更多段位分。比如爐石的連勝獎勵星星規則。

這是第一個補充規則的形成過程。

• 在梭子、長尾的分步中，開始出現部分玩家跑的太快，脫離了大部隊，逐漸越來越難匹配。
  

通常來講，能衝在最前面的，都是遊戲的核心使用者，他們是遊戲的風向標和重要的觀測物件。我們不太希望他們因為太積極而反而玩不下去。但是確實等待時間太久，怎麼辦？

我們回到基本匹配邏輯，我們發現，等待時間主要來自於兩個地方

• 段位相近玩家多少
• 擴大搜尋範圍的效率
  

其中第一條，我們無法解決。但第二條，可以想點辦法。我們可以認為，

等待時間T=需要擴大的搜尋範圍S/單次擴大範圍的幅度p

那麼縮小T的方式就非常明顯

擴大p：讓每次找不到人時，擴大範圍的刻度提高

縮小S：讓一開始，就有一個很大的搜尋範圍，減少中間無用迴圈

用一個實際數字距離。

假設一個3000分的玩家，初始在3000±200的範圍開始搜尋，然後每次找不到時，擴大50搜尋範圍。如此迴圈。假設預期是在擴大到3000±1500範圍才能匹配成功的話，時間會是[（1500-200）/50*後臺單次迴圈時間t]=26t

我們可以調整為：初始在3000±1000的範圍開始搜尋，如果找不到，擴大100範圍。那麼時間會是[（1500-1000）/100*後臺單次迴圈時間]=5t

減少了約80%的時間。

• 儘管低段位玩家人數一般都是很多的，足夠匹配，但多人對抗類遊戲的零和博弈會導致玩家被打流失，無法感受到真正樂趣。這時候，我們會啟用AI。
  

這裡我們不探討AI怎麼做，只探討匹配機制的相關問題。

我們會設立兩個引數：放幾個AI、AI的難度。

大部分玩家肯定感受過，剛進一個遊戲，如PUBGM，都是機器人。一局最多5個真人。


考慮到玩家的漸進感受，會隨著玩家段位提升，逐步提升真人數量、減少AI數量。直到進入到梭子分步的中間高點附近時，才可能是幾乎全真人的對局。

• 最後講講elo
  

elo的公式，和核心引數，網上資料一大把。我就不贅述了。

在我看來，elo只是一個衡量標準。我之所以一開始不講這個，而是講匹配池，是希望建立一個對巨集觀資料的概念。然後隨著推演，來解決微觀體驗的問題，從而完善規則。

因為即使你用最簡單的星星模型——贏一局+1星星、輸一局-1星星，你也得面對匹配規則如何設計。也就是前面三大點的精髓。

這套規則，是比較簡單、容易掌握的方式。在大部分情況下，是足夠用的。對於像LOL、王者這樣規模的專案，需要的細則更加的多，也有基於特定的需求來源指定的。


作者：殺手番茄
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