在这篇文章中，作者将婚姻优化算法的具体思想，每个人都分享国王的魅力。享受~关于以前真的听过几节课的朋友，比较晦涩易懂~
回顾2017年邱琦足游的销售市场，腾讯《王者荣耀》正式发售获得综合支出第二，注册量第三，可以说是国货之光。随着总客户流量从PC向移动终端迁移的浪潮，这款手机游戏不断发展壮大。以MOBA(多人在线游戏)手游dota和郝颖联盟为样本，减少移动化的量化分析和改进，覆盖更碎片化的时间和更广泛的群体。
以自己为例。玩化肥多年，不知不觉就来了王者排名。激烈程度相当于8-4过Marilai:)。粗略算来，手游总时长600-700小时，比今年的专用折叠工具少。
如果把一般的应用看成是两条腿的奥拓，那么足泳至少是一年的跑步。抱着跑前分解一年跑的心理状态，一直沉迷于那个应用，试图找到素材背后的一些想法。现在很多被认为很幽默的单元是:结婚，分级，成长，发展。明天谈婚论嫁单位。
不知道大家玩肥的时候有没有遇到过这些侵扰:
排位赛五连胜之后，我又跪下了。管理系统是不是一个决心帮助我的强大对手？
为什么需要五个英雄才能打排位？对比赛没有要求。
为什么在婚姻中会遇到黄金玩家？我明明是裸体的！
相信看完明天的会，你会对肥料交配方法有更详细的认知能力。
手机游戏最重要的两种方式是婚姻竞赛和排名。结婚是5v5的极限方式，相当于基本的钱。排名已经在此基础上进行了排名。从基本的客户需求出发，不管以上方法是什么，当一个客户打开一个手游时，他首先要求找四个同伴，为他选择五个对手，而那九个客户选择的依据很简单，就是实力相称。(大家都只想过那边单双排的情况，结果都是单，三五跑。目前自变量过于庞大。)
如何衡量真实的武力比例？你可以把题目再简化一下:两个三心二意的玩家终止战斗，战斗力怎么会危及管理系统对他们真实实力的判断？能对哪些考试结果进行定量分析和反应，那就非常激烈了。目前最差的测试结果是由奥地利出生的物理学家阿帕德·埃洛创造的。因此，它被命名为Elo评级系统。它最早用于国际象棋比赛，现在被公认为是衡量各种国际象棋比赛水平的一种久负盛名的评价方案。广泛应用于国际象棋、中国围棋、足球队、篮球比赛，以及与英雄联盟、怪物世界、dota的对抗管理系统中。
Elo优化算法在以下标准中创建:
每个玩家的指示都符合随机变量的正态分布。
无论自我竞争表现出什么，足球运动员的对称成本在大城市是逐渐降低的。
正态传播是统计分析教学中最关键的传播(几乎等于千花千油)。不管你考了资料借阅还是概率论，都要考大考。在提到的例子中，所有选择脚的人，立刻表明他们符合正常传播。因此，选择他们的脚的发展是缓慢的，而不是中风。所以斥责大城市对管理体制的破坏，并不乐观。生活中有很多类似的例子，比如社会发展支出的扩散，以及这些在群体间的扩散。
第二个前提可以把握为要求玩家客观上以变态和提升真实力量为总目标，否则所有的管理系统都会变得空有实际意义。
Elo优化算法的逻辑诠释
评分管理系统通过全程单方面的胜负概率斤斤计较，赛后分出结果不断修正选手成绩。如果得分较低的选手获胜，则符合管理系统的估计，大量的成绩会从得分较低的选手身上扣除，还原给得分较低的选手。相反，分数较低的玩家会被扣除很多相对分数，这些分数会被降低到分数较低的玩家。
定量分析斤斤计较:
a和B是两个玩家，R代表他们当前的评级，E是预计胜率，所以EAEB=1。
比赛结束，实践活动S数最多有三种情况，赢(1分)、输(0.5分)、背(0分)。“RA”是比赛后的新等级:
k是一个可变的定义，意味着对选脚得分危险程度的竞争。K值越小代表危害越小，在不同的竞技锻炼环节可以选择不同的K值。在国际象棋大师赛中，K=16大型手游的划分规则中K=32。但比赛级别越低，k越小，为了避免少数比赛，选脚排名会有所修改。以上公式计算的确认不攻自破。
举个感觉的例子:玩家A排位2000，玩家B排位1800，那么A的预估胜率为:EA=75.97%，EB=24.03%。如果A战斗成功(k=32)，A会种7.7点，B会输7.7点；如果B成功了，A就会失去24。3分，B会种24。3分。能创造发明，区分成就，每只脚积分的自变量也不同。
优化算法特征
分离
Elo优化算法只需要知道三个因素就可以终止迭代更新:选脚比赛前的点数，对手比赛前的点数，比赛结果，斤斤计较和掌握战局的成本都很低(素养是计算公式前点数控制变质的结果)。
初始倡议
Elo评分要求中澳选手达到自开积分区间的时间更少，这也是优化算法不断收敛的过程。已经付诸实践，大家经常会看到这样的情况:1个新玩家，2个新号给老玩家。当时大家都要求其他发展策略来帮助确定方案的评价。如果那一块没做好，球员会认为对手太强，失误率会被删。按照王者风范不雅的排位赛区规则，至少要达到6级，至少要有5个英雄参加，这确实是辅助考核定腕的一种方式，让管理系统准确定位选脚。另外，化肥的交配模式是根据ELO值详细交配伴侣和对手；排名是根据排名高低和ELO值来评价匹配的，这也可以解释为什么结婚的时候会遇到排名大的伴侣/对手，而排位中不会。
虽然没有一个特征是一致的，但是我们经常在游戏中看到深灰色。如果Elo评级更准确、更敏感，那么作弊就更容易了。
实际应用中的检验结果
1.为什么彩凤国王不间接用Elo点数来反映玩家水平？(dota的排位积分是间接使用的elo积分)
真的是pm的小技巧，大家都会创造发明。现在客户的积分不会变的情况下，对平均比赛成绩的删加会越来越没感觉。那种兴奋还不如赢了减星输了扣星厉害。而且，把数据转换成墨水笔(金、黑、银、白金、裸钻)，更容易掌握沟通战。实际上，素养指的是对管理系统的反映的定量分析。也属于开头提到的定量分析的改进。物战客户互相选择。排位积分决定了dota的娱乐性。排位排名让王者风范具有了普遍意义，它将由一大群新玩家来承担。
2.详细来说，1V1是用来战斗的，那么如何在5v5中终止Elo积分呢？
就像elo积分本身是目前最差的解一样，自变量巨大的应急处理也是一种差异化的应急处理方法，由作战需求细化确定。因此，以下结果是可以预期的，并且已经得到了证实。
可行的解决方案可以是:以所选五脚elo点数的算术对称性作为精英队点数，然后根据不同球员的平均KDA终止减分。不过在这里，我们已经想到了很多人排位的情况，假设说明是一个男的带着一个女的得分，上面的划分规则是一直共享的。而且考虑到不同行军队伍排位方式的不同，能不能不让小精英队伍丢分？(这些都是没有数据支持的，所以长期没有咨询)
3.有没有借什么素材用类似的优化算法？
只有满足Elorating的标准创建场景，才能将其嵌入到优化算法中，并根据运营的实际活动不断协商变量值，使其更强有力地服务于管理系统。示例:
facemash——脸书，原名，2003年由扎克伯格在哈佛大学宿舍创立。FaceMash是一个评价哈佛大学男神的网站。每次，两张死去的女人的照片被一起分发，让顾客选择哪一张更有吸引力。网站引起轰动，被哈佛大学感谢教我去死。FaceMash在第一个晚上就消化吸收了450个客户端，22000页的阅读量，出版几天后就被哈佛大学关闭了。因此，哪个公式计算也说明，在根据扎克伯格改编的电影《通信集》中:
参考原材料:
微:https://weibo.com/wzrydonny
知乎问答:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28190267
维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system
谷歌:http://blog.hackerearth.com/elo-rating-algorithm
王哲彩凤国民政府
制作:阿思，国民政府花坛，国民政府编号:assbis(ID:assbis)
文章由@发表丮丮丮丮丮。我已经同意了，并劝阻拦截。
图片由制作者提供。
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