【Apex 英雄】[Apex英雄]配對機制算法更新說明：多地區已測試，將全球更新-3樓貓

原文：https://www.ea.com/games/apex-legends/news/matchmaking-2023
參考：繁中

詳細瞭解《Apex英雄》中的配對機制以及我們近期為其所進行的改動。

Apex英雄配對機制更新

大家好！這裡是負責《Apex 英雄》配對算法的團隊，今天我們將分享一些關於遊戲配對算法的見解。

本博客由跨部門團隊代表撰寫，展現Respawn為改善玩家匹配體驗所做的努力，牽頭者為技術總監 Samy Duc (@ricklesauceur) 。

配對是一個龐雜的話題，玩家社區對此常有廣泛討論。相信各位玩家已經注意到，我們近期對配對機制進行了調整，在這裡我們將對此詳細探討。

在本開發博客中，我們將探索：

什麼是配對（matchmaking）？
Apex英雄所採用的配對方案是什麼？
Apex英雄配對機制的未來
常見問答

探討可能會十分深入，所以假如各位想要精簡的內容，這裡有些提煉的主旨：

當前的《Apex英雄》是參照預組小隊中水平最高的玩家為標準，考慮預組隊規模匹配對手
我們所努力的方向是，讓玩家與不同水平的好友一起遊戲時，能創造較當前更公平的對局
我們正逐步淘汰老版SBMM（skill-based matchmaking）機制改用新機制，新的配對機制能根據技術水平更精準地分組玩家，從而讓配對算法在分配組隊時做出更優決策。最終目標是打造更公平的比賽，讓所有人都感到遊戲的樂趣

我們目前正在在線遊戲中不間斷地進行配對機制的測試和迭代，找出表現最好的版本。事實上，我們已經在多個服務大區的排位和匹配對局進行了測試。而且，不止這些——玩家們請期待在不久的將來迎接更多配對機制優化。

什麼是配對（matchmaking）？

對局配對有很多定義，這裡先讓我們專注於——《Apex 英雄》如何處理對局配對。

對我們來說，對局配對包含三種涇渭分明的概念：

進度
技術評分
配對

進度系統

進度系統是對局配對機制向玩家公開的一部分，也是玩家能直接接觸的一部分。

在《Apex 英雄》中，玩家通過玩遊戲就能從進度系統獲取各種獎勵。根據投入時間的長短，玩家會有所成長並取得對應的成就。一個優秀的進度系統能讓玩家有回報感和參與感——而玩家變多意味著對局配對更好。

但是呢，進度系統對玩家的遊戲行為有所影響，且會改變對局的執行結果。

舉例來說：玩家們有時可能會在匹配中選擇降落危險區落地打架追求快感，但在排位賽中他們會三思而後行，避免這種行為及其導致的過早死亡帶來的懲罰。與之類似，每日和每週挑戰則會鼓勵玩家使用不熟悉的英雄與武器。

因為這些原因，很顯然進度系統明顯影響的不只是玩家的參與度——進度系統是遊戲的重要組成部分，且在建立技術評分和對局配對機制時必須將其納入考量範疇。

最重要的是，由於玩家可以直接接觸到進度系統，這會影響到他們對比賽公平性的看法。

舉例來說，你可能會覺得帳號等級和實力成正相關，等級越高技術越好，但情況往往並非如此。

帳號等級低的玩家可能很強，而等級高的玩家（像咱們工作室裡大多數人……）技術也可能很差。

圖為不同賬號等級範圍的技術分佈，X軸=賬號等級範圍，Y軸=技術評分
綠線為中位數，黑線為異常值（其實是很多黑點，看起來像黑實線）

>解讀：

賬號等級低於300的玩家，每個組別的技術評分中位數都很相似。

超過300級後，技術表現會隨賬號等級稍微提升。

然而每個組別都有異常值，表明賬號等級對技術評分的影響有限，尤其是對等級較低的賬號來說。

結論*投入時間與技術表現的關聯性有限*

翻譯：玩的多不一定強

技術評分

技術評分是對玩家技術的數字量化。我們刻意隱藏了下圖的具體數字避免漏洞。

這一項通常是根據多種因素來呈現玩家玩遊戲時的技術和能力。

為便於解釋，請想像一下技術評分的區間是 1~10，1最低，10最高。

如果我是 5 分，你是 6 分，那你比我高 1 分。

但到底是強多少？說到這個，我們得來看看所有玩家的技術評分分佈。

技術分佈也有兩種檢視方式：

1)連續性高斯分佈|Continuous Gaussian distribution

圖為匹配對局的技術評分分佈
X軸=技術評分，Y軸=匹配遊戲玩家百分比

該圖顯示的是所有匹配玩家的技術評分分佈，可以看到大部分玩家都位於中間段，而左右分別是有實力最弱和最強的玩家，看得出這兩部分的玩家佔比較少。

當技術評分算法可以精準地描述玩家水平時，這個連續視圖的幫助就很大了。

舉例來說，它能清楚地指出評分 5.2 的玩家實力比 5.1 強。

注意，圖片中的分佈存在一個我們希望解決的小問題——技術水平較弱的玩家不像頂端玩家那樣逐漸變少，而是擠在一起，和彼此之間的差距並不夠明顯。

2)離散組別| Discrete Buckets

這種方法中，玩家會被分成 4 或 5 個獨立的大組別。

舉例來說，每個在 0-2、2-4、4-6、6-8、8-10 區間的玩家將分成各自的「組別」。

這種情況下，可以假定組別中的每個玩家都有相等的技術水平，這可能是由於系統選擇，也可能是因為技術評分算法無法判別玩家之間的差異所致。

1 天中每個離散組別在匹配遊戲中的比賽百分比（每條代表一個組別）
X 軸=組數（1 是最弱，4 是最強），Y 軸=該組別的比賽百分比

上面的「組別」圖顯示的是上個版本對局配對算法所帶來的玩家技術分佈。

可以看到匹配遊戲的對局配對非常寬鬆，每個組別都很寬。

下游組別代表的是技術水平較低的玩家和新玩家，我們嘗試給他們一些時間熟悉遊戲機制。

以往《Apex 英雄》使用的是組別分類方式，但這現在將迎來改變（請見下文“Apex英雄配對機制的未來

”）。

配對

最後，對局配對算法負責決定你的對局內有哪些人。

算法會使用技術評分來挑選玩家組建比賽。

小隊的組建和比賽的搭建是建立在可參與玩家的基礎上的。因此這個算法必須平衡配對速度與質量——

我們是講究速度，快速組建比賽但造成較大的實力差異，還是等待更長的匹配時間來尋找實力更接近的對手？

我們篩選到可以加入比賽的等待隊列玩家後，還有兩個大問題：

我們如何組建小隊？
我們如何配對其他小隊？

對局有好幾種配對方式，我們會在下個部分中回過頭探索這一點！

那《APEX英雄》使用的是哪種方式呢？

在對局配對系統嘗試組建比賽時，它會提取60個水平相近的玩家並嘗試組建比賽。

為了簡化情況，假設這 60 名玩家都是單排，無預組隊。

我們該如何根據他們的技術評分將 9 名玩家分配至公平的隊伍中？

圖為9位玩家及其技術評分

平心而論，以下並非實際算法，因為我們必須考慮匹配時間和技術評分以外的其他因素。不過下面的例子應該能讓你瞭解《Apex 英雄》是如何組建小隊的。

如果我們需要將 9 名玩家分組（技術評分為 1 至 9 ），我們有兩種合理的方式為這些玩家組建隊伍。

可以將最接近平均水準的玩家組建成隊伍，以此平衡整場對局，匹配模式採用的就是這個方法

組建最平衡的隊伍——匹配

——————或者——————

我們可以將實力相當的玩家隊伍組建成隊伍

在排位賽這種純粹競技的環境中，相比於追求一場絕對完美絕對公平的比賽，我們更著重於小隊成員們擁有近似的技術水平，並降低一拖二、二拖一的壓力。

注意：儘管在此我們能有效地組建隊伍，能挑選的玩家集合仍然是有限的——我們只能挑選可以加入比賽且實力相當的玩家。

由於大逃殺遊戲固有的隨機性和混亂性，我們認為這是正確的選擇。

以實力相當的玩家組建隊伍——排位

這個例子是個簡單的情況，但現實情況並沒有這麼簡單，因為並非所有人都是單人單排。

當一支預組小隊加入對局配對時，我們必須找到正確的地方安置這支隊伍並判定他們的有效評分。

假設我們有個預組三人隊，技術評分分別為 2、6 和 7。

我們該如何通過數學方法決定該隊伍的有效評分呢？

一旦我們弄明白這點，配對系統就能夠繼續為此小隊尋找單排/雙排（請見上文）的隊友或對手。

我們有至少4種發放可用於計算小隊的有效技術評分：

圖為可能可以用於計算有效隊伍評分的方法

最低值：隊伍是根據最弱的成員所評分的嗎？這此的話，我們將參照最低的技術評分（2）進行配對。不過，敵人可能比這更強
最高值：隊伍是依據最強的玩家所評分的嗎？如此的話，我們將參照最高的技術評分（7）進行配對。但是，敵人可能比這更弱
平均值：玩家在隊伍中的貢獻是均等分的嗎？如此的話，隊伍平均評分是 5 分。但是，這真的能反應小隊的獲勝水平嗎？
加權平均值：技術較高的玩家能C嗎？如此的話，或許應該提高隊伍最強玩家的權重。舉例來說，7/6/2分別擁有 50/30/20 的加權，那隊伍的技術評分將會是（0.5 x 7）+ （0.3 x 6）+ （0.2 x 2） = 5.7。但是，確定這些權重並非易事，而且在不同技術水平尺度與不同的模式上可能會所差異

《Apex 英雄》目前為匹配與排位使用的配對算法使用的是上述四種情況中的最高值。

這會為新玩家與代練/炸魚/小號（smurf）等比賽配對漏洞提供最佳的防護，同時確保競技的完整性。也會讓高段位玩家試圖尋找低段位玩家組隊加入低端局的情況毫無效果，幫助降低「代練（boosting）」的普遍性。

不過這樣一來，新玩家也就更難和實力較高的朋友們一起遊戲，因為比賽會參照實力較強的玩家組建而新玩家的體驗會不好。

我們正積極進行調整，為匹配比賽中實力差距較大的隊伍提升遊戲的公平性。

現在，讓我們回過頭談談隊伍的組建和配對。

在我們達到比賽的人數門檻時（至少 60 名實力相當的玩家），會盡力讓比賽先依據隊伍規模進行配對。

也就是先三排、然後雙排，最後單排玩家。

這麼做的目的是平衡比賽的隊伍規模，來平衡預組小隊固有的競技優勢。

我們知道同認識的玩家一起組隊會比與路人組隊更有優勢——熟悉隊友的行事風格、頗有默契，又或者是擁有更好的交流。

然而，在現實情況中，想要讓60個實力相當且組隊人數也相當的玩家組成一場比賽非常困難，且不太可能，所以混合不同規模的預組小隊是難以避免的。

為了解決這個問題，我們的新配對算法將可以更有效地彌補預組雙排與三排的競技優勢。

我們上述優勢進行了科學研究並將其量化，同時一直在實驗一種可以隨時間推移不斷學習與更新的新系統。

根據我們的預計，這個新算法將在 2023 年初開始於全球推出。

簡短來說：預組的雙排和三排確實有一定的優勢，這些應該在對局配對過程中，添加至隊伍的技術評分和技術測量程序。

Apex英雄配對機制的未來

未來在對《Apex 英雄》配對機制進行優化前還有幾點需要考慮。

第一，玩家們在不斷精進。S2的黃金玩家和S15的黃金玩家有著完全不同的技術表現。

因此，有時候玩家們覺得是自己原地踏步，這但事實往往相反，是大家在一同進步，並不斷為段位帶來更高的標準。

然而，這也意味著遊戲會使新人更難加入。我們在思考對局配對機制優化時，必須考慮到處理新玩家的體驗。

第二，我們目前幾種不同的對局配對方法，根據遊戲模式而變。

每個模式都有完全不同的技術評分系統和不同的配對算法。

這種情況必須在我們的新配對系統中終結。

未來，所有比賽配對都會使用技術評分技術，但是每個模式都會基於不同的需求使用不同的調整值。這將讓我們能更迅速地全面優化《Apex 英雄》配對。

最後，我們構建了新的技術測量算法，提高精度。

先前的配對系統將玩家分成四個獨立的技術表現組別（包含一個新手組別）。

而新系統更精細，擁有更多組別。讓配對算法在篩選玩家進入比賽時做出更好的判定。

所以，我們會停用當前的系統並使用這個新系統。

新系統參照以下兩個目標測量技術水平並組建比賽：

1. 我們需要測量所得的玩家技術評分有實際意義——也就是說，必須能夠預測玩家的表現。

所謂預測，即普遍情況下技術評分高的隊伍能夠擊敗技術評分低的隊伍並取得較高的排名。

>目前進度：在我們對各個隊列的測試中，新技術測量系統實現了這個目標。下圖顯示的是同一支小隊相對於對手的技術評分優勢提升時，勝率的變化。

低於 0 的優勢（圖中 0 的左邊），這代表小隊的技術低於對手，勝率自然而然得地低於 50%。勝率因技術差距的提升而進一步降低。
大約為 0 的優勢代表雙方技術評分相當，這也代表雙方贏得比賽的機率皆為 50%。
超過 0 的優勢（圖中 0 的右方），這代表小隊的技術評分比對手高，小隊的勝率超過 50%，並且會隨著技術差距提升而提升。

圖為小隊的技術評分相對敵方小隊的優勢提升時的勝率
X 軸=兩支小隊之間的技術評分差異；Y 軸=該次比賽的勝率
0 值=兩支小隊的技術評分相當
根據真實數據資料得出的交戰勝率（encounter win rate）

2. 有了技術測量新方法，我們必須在適合的時間範圍內進行最佳的比賽配對。

為了實現這一目標，我們的新配對系統將不會採用一般的搜尋方式。

舊系統將玩家置入靜止組別，在組別滿 60 人時創建比賽，新系統則會預測加入玩家的分佈，並動態地在技術差異與等待時間之間取得最佳平衡。

>目前進度：我們用新系統進行了在線服務測試並發現是成功的——比賽配對更加精準，而等待時間幾乎沒變。

圖為在測試大區中，5 分鐘內的在線比賽配對隊列等待時間
X 軸=當天的時間；Y 軸=比賽配對時間
每個顏色的線各自代表每個技術組別在各時段的目前最高等待時間。
能看見在 17:37:30，技術高的組別必須等待較久才能找到公平的比賽，而新配對系統自動平衡了隊列時間與對局技術差異

自S15發佈後，這些系統已在某幾個地區及不同模式中推出進行測試。

舊的系統會逐漸從各服務區中停用。

每一步，我們都會測量新的系統是否如預期一般執行，判斷調整是否對玩家有利。當這些系統全面推出後，我們就可以開始探索更多修正玩家技術評分的方式（如：考量你是以單排/雙排/三排參與遊戲）。

希望玩家會喜歡這些變更，我們也會持續追蹤我們的數據及玩家反饋做出進一步調整。

常見問題

1.為什麼我的對局中總是有實力更強的玩家？

我們不會故意在你不斷取勝時讓你進入更難的比賽降低你的勝率，也不會因為你不斷落敗而故意讓你進入較簡單的比賽。

我們會嘗試將你置入有適當機會取勝的比賽之中——而且這些對局會匹配你當前的技術水平。

a.你的技術評分是動態的，且會不斷調整

當你連勝期間，你的技術評分會提升。這導致會為你分配技術更強的玩家，這些玩家的實力會比你開始連勝前的對手要強——恭喜，這代表你有進步！

反之亦然，連敗時也是如此。你可能感覺遊戲變得更簡單，因為你的技術評分在降低，這導致你匹配的對手實力也在降低。

無論哪種，這個系統都會反映你最近的技術變化。這個過程往往比較慢，所以你只有在較長的連勝或連敗後感受到這些變化。

圖為比賽配對後玩家技術評分調整的示例
X 軸=進行的比賽；Y 軸=技術評分（已隱藏）
這個示例有點誇張，因為一開始的這名玩家的技術評分遠低於實際水平。算法會快速進行調整並在確認後平衡實際的技術等級。

b.你的對手錶現不佳。如果你看見段位遠高於你的對手，他們可能是今天狀態不好，敗績連連。

相同地，在你連敗時碰上技術等級較低（比較菜）的對手，你的對手就會和你一樣，想著“為什麼對局裡會有比我強的對手”。

c.你恰好是比賽中技術等級較低的玩家之一。當我們組建比賽時，我們必須在合理時間內找到 60 名實力相當的玩家。

然而，我們不可能找到 60 名完全相同的玩家再進行比賽。玩家們總是會有技術上的差異。

當你進入比賽時，你有 50% 的機會位於這場比賽的技術等級下半部。

這種認為對局或難或易的感知可能是因為每場比賽和對手的相對排名有差異所造成。未來的比賽配對優化將試圖縮小比賽中的這個範圍，這應該能降低這種實力差距的感覺。

d.技術差距很多的預組隊伍——在某些遊戲模式中，我們選擇參照小隊中技術評分的最高值來評估預組小隊。

實力越強的玩家越能帶領實力越弱的玩家進入更艱鉅的比賽。

如果你是技術水平較低的玩家，且和技術水平較高的朋友一起遊玩，請記得你可能會進入難度較高的比賽。

不過如上述一般，我們希望使用的這個新系統將改善這些情況，並會持續優化比賽配對。

2.會給好玩家配對差隊友嗎？

不，我們不會故意給玩家配對不好的隊友。玩家控制隊友技術評分的最佳方式便是預先選擇隊友，許多高技術等級玩家都會這麼做。不過，我們認為高技術等級的玩家們碰上這種情況可能是因為這三種原因：

每場比賽都會有實力差距。如果你是比賽中比較強的一名玩家，你更可能會被分配到比你弱的隊友。這是因為我們必須將你和其他玩家一起配對來組成小隊，而那些玩家比你弱的機率本來就比較高。然而，這樣的實力差距應該不大，因為我們會限制每場比賽的技術評分範圍。
如果你是技術分佈頂端的玩家，無論你碰上什麼樣的玩家，你的隊友總是會比你弱。這是因為玩家技術等級分佈的兩端人數很少，想要為這些區域進行遊戲配對需要非常久的時間、非常懸殊的實力差距，或是在兩者之間尋求平衡點（較為理想）。分佈在底端的玩家也一樣，因為這部分的人數比其他部分的人數少。
實力較高的玩家一般會先組隊，這使前兩點的問題更糟糕。

圓餅顯示為鑽石以上玩家在不同人數的預組隊伍中的頻率（單天資料）
1：單排；2：預組雙排；3：預組三排
雙排與三排預組的情況接近 70%

結合這些因素，最終的結果可能會讓人有種我們在故意操作比賽配對的感覺。

儘管這些效果是無法避免的，我們仍然在推出能夠降低這些問題嚴重性的變更。

我們的比賽中總會有一些玩家實力差距，但是全新的配對系統旨在降低每場比賽的這個差距，並且避免對配對時間造成重大改變（除了高端的部分以外）。

這個新系統已經過實機測試並且結果是肯定的——我們可以打造更相近的比賽來減緩這些問題（見下圖）。這些變更會在 2023 年初推出，且未來的算法版本會將單排/雙排/三排的差異納入考量。

圖為每支小隊內傷害差異的測量
洋紫色的線是使用新配對算法的地區
藍線的兩個區域為對照組
可以看見在比賽配對上線後，小隊內的平均表現差異大幅降低。這代表隊友們的表現較為平均，在新的比賽配對系統中carry的情況有所改善。

3. 配對機制的設計是否是為了最大化玩家留存與互動率？

不，我們的配對算法僅考量測量技術和在合理時間內安排最公平的比賽。

希望這個程序會創造最有趣的比賽。不過，這裡有個明顯的問題……趣味是很難衡量的。

現在是玩家留存的部分。

玩家留存是測量有多少玩家會不斷回來繼續遊玩遊戲。

這就是玩家留存對我們很重要的原因：玩家玩得開心時更可能會留下。所以，如果我們發現特定比賽配對演算法會提升整體玩家留存，我們便能得知這應該為所有人都改善了比賽配對。

雖說如此，我們絕對不會專門為了提高玩家留存而打造算法（也絕不會為了互動率這麼做，試圖讓玩家每天使用做其他事的時間額外遊玩一小時對大家都不是好事）。

另外還有一件事，關於配對機制需要這麼久才能推出的原因！

我們至少需要一個月的時間才能證明有正面的影響……而且有時候還得重頭來過。

玩家留存是少數可用來評估遊戲趣味性的資料，而且僅在有大量玩家長時間遊玩時才能讓其有意義，所以我們必須緩慢地進行改善。

一般來說，除非我們看見長期的玩家留存有正面的影響，否則不太可能接受全球範圍內的比賽配對系統變更，因為這代表此係統可能未能改善遊戲。

以上

能一字不漏看完是是狠人

#apex英雄#