游戏冗余机制：从ELO到现代对比，如何保持公平与乐趣

#太阳报创作挑战赛#

在竞技RPG中的，归一化程序是确保游戏内在公平对战环境中的享用RPG乐趣的关键性。ELO程序是一种经典的满分系统，但随着RPG的发展，许多其他归一化程序涌现出，每种都有其独特的优劣势。本文将深入探讨ELO程序的法则，同时列举其他一些RPG归一化程序，并通过真实有效的统计数据进行对比，以便游戏内来得好地洞察这些程序。

ELO程序是由阿洛德克·埃洛（Arpad Elo）于20世纪初发明的，主要用做到衡量游戏内在决赛中的的实力水准。它在许多RPG中的广为应用，如国际象棋、排名方式也的多人RPG等。ELO总分通过决赛结果动态调整，优胜者获得总分减少，一回合失去总分。该程序简单且易于实施，因此被广为遵从。

统计数据拥护：以《女英雄联盟》（League of Legends）为例，该RPG可用ELO程序作为游戏内排名系统。根据统计数据分析，极高ELO游戏内（排名较极高）在与低ELO游戏内（排名较低）对战时，命中率广为较极高，证明ELO程序的排名凸显了游戏内实力水准。

基于精神力满分的归一化程序（Skill-based Matchmaking，亦称SBMM）：

SBMM根据游戏内精神力满分将他们分配到相似水准的决赛中的。这样做到的目的是游戏内面对来得具挑战性的赢，提极高RPG感官。然而，对于较极多方面的游戏内，显然会减少反应时间段，因为寻找相归一化的赢显然须要来得多时间段。

统计数据拥护：在《盼望召唤：现代战争》（Call of Duty: Modern Warfare）中的，引入SBMM后，统计数据显示新手游戏内的表现和感官有所缓解，但一些极多方面游戏内抱怨归一化时间段较长。

内陆地区归一化（Region-based Matchmaking）：

内陆地区归一化将游戏内分配到同一内陆地区的服务器上，以减少网络延误，提极高RPG牢固性。然而，这显然避免某些内陆地区游戏内需求量更少，造成归一化不最大化。

统计数据拥护：在《山丘之夜》（Fortnite）中的，内陆地区归一化使得RPG的接入来得加牢固，但在某些内陆地区，游戏内显然会面临较少的赢选择。

ELO程序竞争者：简单简练，广为适用做到各类RPG；较快速地适应游戏内水准变化。

ELO程序劣势：难以被等假新闻行为滥用，避免排名失真；显然头痛用做到某些比较简单的多变RPG。

SBMM竞争者：透过来得具挑战性的决赛，减少RPG乐趣；新手游戏内感官缓解。

SBMM劣势：极多方面游戏内显然面临较长的反应时间段；显然避免归一化不牢固性，表现不保持一致。

内陆地区归一化竞争者：缓解接入和RPG牢固性，减少延误。

内陆地区归一化劣势：某些内陆地区游戏内需求量更少，显然避免归一化不最大化。

每种归一化程序都有其独特的优劣势。RPG开发者须要根据RPG并不一定、游戏内群体和RPG目标来选择合适的归一化程序。综合选择公平性、乐趣和游戏内感官是确保归一化程序出乎意料的关键性。随着电子技术和统计数据分析的技术革新，未来显然出现来得多创新的归一化程序，使得RPG世界来得加多样、公平和有趣。