Предложение по оптимизации механизма подбора игроков
Уважаемая команда разработчиков:
содержание следующее:
I. Проблемы с текущим механизмом подбора игроков
1. Дисбаланс в подборе значений PR
Данные показывают, что в более чем 50% игр наблюдается значительный разрыв между значениями PR товарищей по команде и их самих. Значения PR некоторых товарищей по команде находятся в диапазоне 200-500, что более чем на 50% отличается от значений самих игроков; в то время как в лагере противника значения PR 4-5 игроков часто близки к значениям игроков, что приводит к серьезному неравенству в силе двух сторон игры.
2. Дисбаланс в измерении опыта игрока
Средний разрыв в игровом опыте между двумя командами слишком велик, а дисперсия значительна. Игрокам с высоким опытом необходимо полагаться на стратегию «быстрого боя и быстрого решения», чтобы победить, а игрокам с низким опытом сложно эффективно участвовать в противостоянии из-за разницы в силе, что серьезно влияет на игровой опыт.
II. Предложения по оптимизации
(I) Создайте динамическую сегментированную систему сопоставления значений PR
Рейтинг: разделите значение PR на три уровня: начальный (200–1000), промежуточный (1000–2000) и продвинутый (2000+). Алгоритм гарантирует, что средняя разница в значениях PR между двумя командами в одной игре будет ≤10%, а дисперсия будет уменьшена более чем на 50%.
Гибкий подбор: предоставляет два режима: «быстрый подбор (позволяющий значению PR плавать)» и «точный подбор (ожидание в течение 3-5 минут)», чтобы удовлетворить потребности разных игроков в эффективности и справедливости.
(II) Механизм баланса измерения опыта
Многомерный подбор параметров: на основе значения PR включаются средний урон, процент побед, время игры и другие данные, а комплексный индекс подбора генерируется с помощью взвешенного алгоритма для контроля всеобъемлющего разрыва в опыте между двумя командами в пределах 15%.
Защита новичков: установите «период защиты новичков» для игроков со значением PR менее 800, отдайте приоритет подбору игроков того же ранга и избегайте игры против опытных игроков со значением PR более 1500.
III. Оптимизация ожидаемого значения
1. Улучшение игрового опыта
Опытные игроки могут наслаждаться удовольствием от стратегического противостояния в равных играх и снизить давление «переноса»; новички могут накапливать опыт в играх того же уровня и уменьшать разочарование.
2. Содействие экологическому развитию
Механизм честного сопоставления помогает улучшить удержание игроков и избежать потери пользователей из-за дисбаланса опыта. В то же время сегментированный соревновательный режим может стимулировать мотивацию игроков к переходу на следующий уровень, формируя эффективный цикл «рост-вызов-рост».
