返回介绍

elo - 等级评分算法advanced

发布于 2019-05-30 01:44:43 字数 1414 浏览 1317 评论 0 收藏 0

使用 Elo 评分系统 计算两个或两个以上对手之间的新评分。它需要一个预定义数组,并返回一个包含事后评级的数组。 数组应该从最高评分到最低评分排序(赢家 -> 失败者)。

使用指数 ** 操作符和数学运算符来计算预期分数(获胜几率),并计算每个对手的新评级。对每个对手计算新的评分。 循环评分,使用每个排列组合,以成对方式计算每个玩家的 Elo 评分。 忽略第二个参数,使用默认的 k-factor 为 32。

const elo = ([...ratings], kFactor = 32, selfRating) => {
  const [a, b] = ratings;
  const expectedScore = (self, opponent) => 1 / (1 + 10 ** ((opponent - self) / 400));
  const newRating = (rating, i) =>
    (selfRating || rating) + kFactor * (i - expectedScore(i ? a : b, i ? b : a));
  if (ratings.length === 2) {
    return [newRating(a, 1), newRating(b, 0)];
  } else {
    for (let i = 0; i < ratings.length; i++) {
      let j = i;
      while (j < ratings.length - 1) {
        [ratings[i], ratings[j + 1]] = elo([ratings[i], ratings[j + 1]], kFactor);
        j++;
      }
    }
  }
  return ratings;
};
// Standard 1v1s
elo([1200, 1200]); // [1216, 1184]
elo([1200, 1200], 64); // [1232, 1168]
// 4 player FFA, all same rank
elo([1200, 1200, 1200, 1200]).map(Math.round); // [1246, 1215, 1185, 1154]
/*
For teams, each rating can adjusted based on own team's average rating vs.
average rating of opposing team, with the score being added to their
own individual rating by supplying it as the third argument.
*/

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。
列表为空,暂无数据
    我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
    原文